Apache ECharts
Flexible Chart TypesApache ECharts provides more than 20 chart types available out of the box, along with a dozen components, and each of them can be arbitrarily combined to use. Powerful Rendering EngineEasily switch between Canvas and SVG rendering. Progressive rendering and stream loading make it possible to render 10 million data in realtime. Professional Data AnalysisManage data through datas
GitHub - fossasia/visdom: A flexible tool for creating, organizing, and sharing visualizations of live, rich data. Supports Torch and Numpy.
Visdom has a simple set of features that can be composed for various use-cases. Windows The UI begins as a blank slate – you can populate it with plots, images, and text. These appear in windows that you can drag, drop, resize, and destroy. The windows live in envs and the state of envs is stored across sessions. You can download the content of windows – including your plots in svg. Tip: You can u
【JS/ Python両方OK!】「データ可視化」が歴史から実装まで体系的に学べるStanford講座の独習ノート - Qiita
【JS/ Python両方OK!】「データ可視化」が歴史から実装まで体系的に学べるStanford講座の独習ノートJavaScriptd3.jsデータ分析データサイエンスcolaboratory CS 448B Visualization (2020 Winter)は、Maneesh Agrawala氏による、Stanford大で行われた、データの可視化に関する体系的な講義です。 スタンフォード大の"CS 448B Visualization (2020 Winter)" がすごい。 データ可視化の体系的講義。どう図表に変換するかの理論、探索的データ分析、ネットワーク分析等の実践と盛り沢山。 スライドに加え、Observable(JavaScript), Colab(Python)どちらでも例を試せる。https://t.co/lGyPElrihg pic.twitter.com/mWZn
データ視覚化/ダッシュボードデザインを成功させるための95のチェックリスト
データ視覚化やダッシュボードデザインは文字通り「視覚化」「デザイン」というくらいですので、目に見えているところだけを語られがちです。しかし、実は最も重要なのは徹底したオーディエンス（ユーザー）主義の意識、そして質の高い問いの設定です。なぜなら、オーディエンスは、つまらないと感じたり、わからないと感じるとすぐに離脱するからです。これはとても単純で当たり前とも言えるのですが、データ視覚化に夢中になっていると忘れがちなポイントです。 下図は、ダッシュボードに表れるものとその根底に潜む要素を模したものです。データ視覚化の深層部分はこのような氷山で説明できるのではと考えています。 上側半分はよく語られがちですが、下側は見過ごされがちです。ですので、本記事では、上側から下側まで一気通貫のチェックリストを紹介します。弊社では、プロジェクトの開始時から最後まで考えていることです。これらの要素は相互に影響し
dot言語を使わずにGraphvizでグラフを描く便利なライブラリ - Qiita
Graphvizはオープンソースのグラフ描画ソフトです。dot言語というグラフ構造を記述する言語によって書かれたグラフを綺麗に描画してくれます。Graphvizの良いところの一つはdot言語でグラフ構造さえ書けばノードやエッジをどのように配置するかは勝手に決めてくれるところでしょう。この機能があるおかげでグラフの管理や自動生成などが簡単に実現できます。 しかしグラフを描きたいと思っただけなのに新しい言語を覚えるのは大変です。加えてdot言語には変数や関数など抽象化をサポートする機能が乏しく複雑なグラフを描こうとするとコピペが大量に発生して記述が冗長になることもあります。そこでgraphvizというライブラリを使えばHaskellのEDSLとしてグラフ構造を記述することが可能になり、直接Graphvizを通してグラフ画像を生成することができます。必要ならdot言語を生成することも可能です。ち
Vega: A Visualization Grammar
Vega is a declarative format for creating, saving, and sharing visualization designs. With Vega, visualizations are described in JSON, and generate interactive views using either HTML5 Canvas or SVG. Vega is a visualization grammar, a declarative language for creating, saving, and sharing interactive visualization designs. With Vega, you can describe the visual appearance and interactive behavior
ネットワーク可視化プラットフォームCytoscapeの現状まとめ - Qiita
Cytoscapeとは？ Cytoscapeとは、欧米の研究機関によって開発されているオープンソースのネットワーク可視化ソフトウェアプラットフォームです。ネットワーク（数学の用語ではグラフ）可視化ソフトウェアとは、要するにデータを分析して、最終的には以下の様な描画を行うものです。 元となる情報は基本的に何でも良いので、以下の様な分野で利用されています: 遺伝子ネットワーク分析（主な開発目的です） ソーシャルネットワーク分析（日本語でも幾つか著作のあるJames Fowler教授にも協力していただいています） コンピュータ・ネットワークの可視化とセキュリティ分析 オントロジー等、グラフ構造を持つデータの可視化 このソフトウェアはもう10年以上も開発が続いています。私もカリフォルニア大学のチームの一員として、かなり初期から開発に加わっておりますが、私の努力不足もあり、日本語のドキュメントはとて
Developer's Guide - Google Chart API - Google Code
Discover the resources for adding interactive charts for browsers and mobile devices.
インフォグラフィック& オンラインチャートを作成 | infogr.am
Start with our collection of designer templatesNever stare at a blank screen again. Our ready-to-use templates drive engagement, impress your audience, and look perfectly polished. Stay on brand with company guidelinesGet a custom template with your brand, colors, fonts, and logo. Empower everyone on your team to create branded visuals in minutes.
C3.js | D3-based reusable chart library
Comfortable C3 makes it easy to generate D3-based charts by wrapping the code required to construct the entire chart. We don't need to write D3 code any more. Customizable C3 gives some classes to each element when generating, so you can define a custom style by the class and it's possible to extend the structure directly by D3. Controllable C3 provides a variety of APIs and callbacks to access th
改訂版: プログラマーが効果的な可視化を作成する （前編） - Qiita
改訂版について (5/7/2019公開) この記事は、私がこちらに公開したもの中では最も読まれているようです。そこで、執筆後に気づいたこと、古くなった情報、新しい技術動向などを考慮に入れて改訂をしました。主な変更点は以下の通りです： 新しいセクションの追加 最近の本の紹介 細かな表現の修正 この記事は複数のセクションに分かれていますので、前編から始め、順番にアップデートして行きたいと思います。何かお気付きの点などありましたら、コメント欄、もしくはkonoアットマークucsd.eduにお願いいたします。 はじめに この記事は、可視化の専門家ではない人がコンピュータを使ってデータ可視化を実際に行う場合に必要な、一般的なノウハウをお伝えするシリーズの第一回です。 前編: 効果的なデータ可視化とはどのようなものか？ （本稿） 中編: 分かりにくい可視化を避けるための手法の選択 後編: Part 1
pixiv のタグ情報を用いた「ラブライブ！ School idol project」のカップリングネットワークの構築 - (iwi) 備忘録
はじめに ネットワーク解析やグラフアルゴリズムの研究者がアルゴリズムを実装した際，動作確認のために最初に実行する toy example をどうするかというのは意外と悩ましい．パスグラフやグリッドグラフのような高い対称性を持つグラフや小さすぎるグラフではいまいち動作に確証が持てない．一方，公開されている実データは最も小規模な Karate Club や Dolphin Social Network 等でも目視には大きすぎる．調度良いサイズの，ある程度非自明な形をしており，アルゴリズムによる出力の意味の解釈がある程度可能であり，できれば愛着が持てるグラフデータが必要とされている． そこで，本研究ではそのような用途に適切なグラフデータとして，「ラブライブ！ School idol project」のキャラクター間のグラフを構築する．データの構築には，pixiv に投稿されている二次創作作品のタ
Gephi - The Open Graph Viz Platform
Support us! We are non-profit. Help us to innovate and empower the community by donating only 8€: Applications Exploratory Data Analysis: intuition-oriented analysis by networks manipulations in real time. Link Analysis: revealing the underlying structures of associations between objects. Social Network Analysis: easy creation of social data connectors to map community organizations and small-worl
D3をはじめよう
データ可視化のために作成されたJavaScriptベースのツールキット、「D3.js」の概説書です。D3の基礎となる、データセットの文脈によってコンテンツの要素を取扱う方法を学びます。ニューヨーク都市交通公社（MTA）の公開している実データに基づいて、HTML、Canvas、SVGを使った、豊富でグラフィカルなビジュアライゼーションの方法を知ることができるでしょう。なお本書はEbookのみの販売となります。 まえがき 1章 はじめに D3 基本設定 ニューヨーク都市交通公社のデータセット 2章 Enterセレクション シンプルな地下鉄路線状況表示盤を作成する プラザの1日平均交通量のグラフを作成する 3章 スケールと座標軸と折れ線グラフ バスの故障、衝突や人身事故 回転式ゲートの交通量をグラフ化する 4章 インタラクションとトランザクション 地下鉄の定時運行率の評価UIその1――インタラク
D3.js
D3The JavaScript library for bespoke data visualization Create custom dynamic visualizations with unparalleled flexibility
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Graph visualization basics pt1: the node-link graph model
Group nodes into combos to declutter graph visualizations
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この Visualization がすごい2014 〜データ世界を彩るツール6選〜
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