地下鉄路線図と実際の形状はどれくらい違っているのか、世界15都市の地下鉄で比較
きれいに直線が並び非常に見やすく工夫されている地下鉄の路線図。しかし実際にはそんな形状をしているわけでは無く……ということで路線図と実際の形状とを比較したのがこちらです。 1. 東京 Tokyo Metro Map vs Geography [OC] : dataisbeautiful 2. 上海（中国） Shanghai Metro vs Actual Geography [OC] : dataisbeautiful 3. シンガポール Singapore's MRT Map Distances vs Geographic Distances [OC] : dataisbeautiful 4. ベルリン（ドイツ） Berlin Subway Map compared to it's real geography [OC] : dataisbeautiful 5. パリ（フランス） Par
Windyty, wind map & forecast
Weather radar, wind and waves forecast for kiters, surfers, paragliders, pilots, sailors and anyone else. Worldwide animated weather map, with easy to use layers and precise spot forecast. METAR, TAF and NOTAMs for any airport in the World. SYNOP codes from weather stations and buoys. Forecast models ECMWF, GFS, NAM and NEMS
東京メトロの運行データから作られたリアルタイムシミュレーションマップ「metrogram3D」
東京にはたくさんの路線が蜘蛛の巣のように張り巡らされており、初めて東京で電車に乗った人からすれば「なんでこんなにたくさんの電車が走っているんだ？」と混乱するのも仕方がないもの。そんな東京を走る電車の代表格である「東京メトロ」の運行データを視覚的に分かるようにしたサイトが「metrogram」、さらにWebGLを使って運行データを3Dで表現することで各駅の「深さ」や位置関係がより分かりやすくなったのが「metrogram3D」です。東京メトロだけでも電車が走りまくり＆線路が縦横無尽に張り巡らされまくりというのが一目瞭然で、東京に行ったことがある人もない人も、なんだかよく分からないけれども「東京スゲェ」という気分になれます。 metrogram3D http://nulldesign.jp/metrogram3d/ 実際に「metrogram3D」を開くと以下のようなシミュレーションマップが見
互助会の構造をGephiで可視化してみる - ゆとりずむ
こんにちは、らくからちゃです。 以前ぶらっとインターネットをぶらぶらしていたら、こんな記事を見つけました。 『パナマ文書』の問題については、いいなー偉い人は沢山お金持っててさー、と遠い世界の話にしか感じられませんでしたが、解析手法については中々興味深いお話でした。 今回の流出事件では、2.6TBもの大量のデジタルデータが流出されたと言われています。しかし、このデータの中から、資金の流れの関連性を分析していくのは、人力では不可能に近い作業です。そこで今回力を発揮したのが『グラフ解析』という手法です。 グラフ解析とは何か グラフというと、折れ線であったり縦棒であったり、そういった数値を可視化するツールとしての印象をお持ちかもしれませんが、数学の用語としては様々な要素と要素の関係性を分析するツールという意味で用いられます。 つーても分かりづらいかもしれませんが、『人物相関図』のようなものと言えば
京急の電車を止めずに高架化工事（通称：蒲田要塞）の方法をプラレールで再現！解説はもちろんあの人！（動画あり）
荒牧 裕貴 @yukiaram プラレールといえば前に京急の鮫洲駅でのイベントで、「電車を止めずにどうやって蒲田要塞を作り上げたか」をプラレールを使って解説してて、とても感心した事が（実演は京急の広報の方で作業服はコスプレとのこと）。 pic.twitter.com/afba7MfSjM 2015-03-14 20:59:21
東京メトロの動きを3Dで視覚化した「metrogram3D」が幻想的でかっこいい
多くの地下鉄が複雑に張り巡らされている東京の地下。普段はなかなか意識することのないその動きを、3D表現で目に見えるようにしたサイト「metrogram3D」が登場しました。 metrogram3D 東京メトロのデータをもとに、地下鉄の動きを視覚化したリアルタイムシミュレーションWebアプリ。駅がどのくらいの深さに位置するのかを立体的に表現し、時刻表通りに各路線の電車を動かすことで、東京の地下をどんな風に電車が動いているのかを眺めることができるようになっています。カメラ視点は東京メトロ全域を表示する「俯瞰ビュー」のほか、各路線をカメラが追いかける「ラインビュー」や特定の駅を中心にカメラが回り続ける「駅ビュー」などが用意されています。 日中の都心部は特に多くの地下鉄が走っています 電車視点から表示するとこの臨場感 「metrogram3D」は、昨年のアプリケーション開発コンテスト「東京メトロ
簡単に地図上の広がりを比較できるウェブサービス｜Colorless Green Histories
日本がアメリカの東海岸にあったらどれぐらいの大きさに？ 東京の山手線に囲まれた範囲は他の都市ではどれぐらいの範囲に相当する？ こうした疑問を簡単に調べられるウェブサービスについて。 概要 東京の山手線に囲まれた範囲は、他の都市だとどれぐらいの範囲に相当するのだろうか？ 北海道の端から端は、本州で言えばどれぐらい離れているのだろうか？ 日本とアメリカの大きさはどれだけ違うだろうか？ MAPfrappeというウェブサイトを使えば、こうした疑問に簡単に答えることができる。 2019年9月16日現在、MAPfrappeは使えなくなってしまっている。Google Maps 利用の料金体系が変わって、今までと同じやり方では多額の費用がかかるため、MAPfrappeを使えなくしたとのことである。【2019年9月16日追記】 このMAPfrappeというウェブサイトにアクセスすると、2枚の地図 [1] が
日本列島をものさしに世界を測ってみた！
@f_nisiharaさんがご紹介していたサイトが面白すぎて勢いで測ってみました！ 人によって、日本が意外と小さい、大きいなど様々な感想が出て面白かったです。 1月14日 補足説明を追加しました。
首都圏の鉄道運行情報がひと目で分かるサイト「Trainow」 | ライフハッカー・ジャパン
PayPayカードのメリット・デメリット|怖いと言われる理由と評判レビュー。ゴールドと一般どっちがおすすめ?
コードを記述することなしにデータを表やグラフとして出力できる帳票ツール「Elixir Report」 | OSDN Magazine
さまざまなデータをドキュメント化するに当たって、面倒なのがデータを表やグラフといった形に整形する作業だ。特に印刷に向けたPDFなどを作成する場合、そのジェネレータ側で図や表のレイアウトなどを細かく制御する必要がある。そこで活用したいのが、図表のレイアウトや出力機能を持つツールだ。これらは帳票ツールなどとも呼ばれており、既存のシステムと組み合わせることで容易にデータのドキュメント化を実現できる。今回はドキュメントのデザインから出力までをカバーするツール「Elixir Report」を紹介する。 ドキュメントのデザインおよび生成機能を持つ「Elixir Report」 「データベース内に格納されているデータをどう表示するか」というのは、多くのアプリケーションにおける課題の1つだ。近年ではWebブラウザをデータ出力先として使用するアプリケーションも多く、それを支援するフレームワークやライブラリを
東京メトロの電車の動きが地図上で視覚的に分かる「metrogram」
東京には都営地下鉄と東京メトロという地下鉄が走っていますが、東京メトロの運行データが視覚的に分かるサイトが「metrogram」です。東京メトロの電車の動きがビジュアルで分かるようになっており、なかなか興味深い仕上がりになっています。 metrogram http://nulldesign.jp/metrogram/ metrogramのページをパソコンから開くと、午前4時台から画面がスタート。 この動いている○が電車を表しています。徐々に地下鉄が動き始め、左下には画面の中心にくる駅名が表示されており、、駅の発車時刻が表示されます。地下鉄は丸ノ内線であれば赤、半蔵門線であれば紫といったように、それぞれのシンボルカラーがそのまま使われています。 6時台になると電車が増え、溜池山王や銀座といった乗換駅に多くの電車が集まっているのが分かります。 7時台になるとさらに多くの電車が走っています。 ア
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
鉄道路線データをグラフとしてCytoscapeで可視化する 1 - Qiita
このシリーズは、Cytoscapeを使ってやIPython Notebook、Pandasなどのオープンソースツールを利用し、公開データを元に実際のグラフ可視化を行う過程を紹介する、可視化の実践者向けの記事です。 第一回 第二回 第三回 第四回 グラフ可視化ソフトCytoscapeによる地理情報データの可視化 (Cytoscapeによる東京周辺の路線図可視化。ハイレゾ版はこちら) はじめに 現代の地図はグラフです。そもそも数学的グラフの研究は現実世界の経路問題から始まりました(ケーニヒスベルクの問題)。計算機科学を専攻した方は、学生時代に単純化した最短経路検索や各種経路問題を課題で解いた記憶があるかと思います。そして恐らくそこでクラスNPの問題がどういうものかとか、NP困難とは何か等々込み入った話もそこで知ったはずです。とても身近に見える問題群が複雑な数学の世界に繋がっていることはとても興
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Kotlin+Processing+GLSLでマンデルブロ集合の描画 - Qiita
【完全版】熊本地震、多すぎる余震を「時刻表」に→中越地震版と東日本大震災版も登場。山手線を超える間隔に厳しさがくっきり
JSONデータの構造をツリー表示できるオープンソースのビューワー「JSON Viewer」NOT SUPPORTED
雪がどこにどれぐらい降るのか、何cm積もっているのか、「Yahoo!地図」上で分かっちゃう新機能 
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