Ich habe gelesen: R Graphics Cookbook

Auch wenn das Positive überwiegt, die Lektüre des R Graphics Cookbooks von Winston Chang hat bei mir an einigen Stellen doch ein Stirnrunzeln hervorgerufen. Fangen wir damit an:

1. Der Titel ist irreführend. Es ist kein R Graphics Cookbook, sondern ein Kochbuch über Graphiken mir R und der Bibliothek ggplot2.
2. Überall – speziell bei den Graphiken – tauchten so kleine Fehlerchen auf, die vermuten lassen, daß niemand im Verlag das Buch Korrektur gelesen hat. Vieles ist dem Fluch von copy & paste geschuldet. So stimmt zum Beispiel die Abbildung 13-7 nicht mit dem zugehörigen Programm (13-4) überein, die Abbildung 13-37 ist identisch mit der Abbildung 13-36, dabei sollte sie eher wie 13-38 aussehen, nur eben mit Hintergrund.

Beides ist jedoch nicht dem Autor anzulasten, sondern dem Verlag: Schon auf der ersten Seite der Einleitung betont Winston Chang, daß (fast) alle Rezepte mit ggplot2 erstellt wurden und daß es Teil seines Jobs ist, mit und an ggplot2 zu arbeiten. Aus leidvoller Erfahrung weiß ich, daß Titel immer von der Marketing-Abteilung der Verlage gemacht werden und nie von den Autoren. Hätte der Titel statt »R Graphics Cookbook. Practical Recipes for Visualizing Data« den Untertitel »Practical Recipes for Visualizing Data with (mostly) ggplot2« getragen, wären keine falschen Erwartungen geweckt worden.

Und das fehlende Korrekturlesen? Gerade das hätte ich von allen anderen, aber doch nicht von meinem Lieblingscomputerbuchverlag erwartet …

Jetzt aber zum Positiven: Das Buch ist eine umfassende Rezeptsammlung, was mit ggplot2 und R alles möglich ist. Aber es ist auch mehr. Hinter ggplot2 steht ja ein semantisches Konzept. Und Winston Chang ist es gelungen, dieses semantische Konzept verständlich zu erklären und die Philosophie dahinter zu verdeutlichen.

Aber auch sonst decken die »Rezepte« alles ab, was man zur Visualisierung von Daten benötigt, wie man die Daten gut aussehen läßt und wie man das, was man ausdrücken will, mit den richtig gewählten Plots verdeutlicht. Auch die »richtige« Farbauswahl (das Buch ist durchgehend vierfarbig gedruckt) oder Probleme, die Farbenblinde haben können, werden behandelt. Fast alle Beispiele werden in unterschiedlichen Darstellungen gezeigt, so daß der Leser sich die Vor- und Nachteile der jeweiligen Graphen selber vor Augen führen kann.

Das Buch ist auch nicht einfach nur ein willkürliches Sammelsurium von Plots, sondern man merkt eine didaktische Struktur, die aber nicht aufdringlich wirkt.

Den Abschluß bildet ein Anhang mit einer Einführung in ggplot2, die auch später noch als Nachschlagewerk dienen kann.

So überwiegt doch der positive Eindruck. Ich jedenfalls hatte viel Spaß beim Lesen und Nachprogrammieren der Beispiele und wünsche dem Buch eine deutsche (aber fehlerkorrigierte) Übersetzung mit einem weniger irreführenden Titel.