新しいRuby向けプロットライブラリNyaplot - ほげほげにゃ
はじめに Google Summer of Code 2014にSciRubyの学生として参加していました。 3か月の期間が無事終了し、ちゃんとした成果物ができたので記事にします。 Nyaplotについて、コードや詳しい使い方はこちらをご覧ください: domitry/nyaplot · GitHub domitry/Nyaplotjs · GitHub あーなんか余裕なかったなあとかGSoCの感想みたいなのはまた落ち着いてから書こうかと思います。 概要 IRuby notebook上で動作する、plotのためのgem。 すごいところ インタラクティブな/インタラクティブにplotができる。 IRuby notebook上で対話的にプロットを作ることができます。また標準で用意される様々なモジュールがユーザーの対話的な操作を支援します。 作ったプロットはSVGやWebGLを使いブラウザ上に表示
データビジュアライゼーションをはじめるためのフリーのツール・情報源20選 – lab.sugimototatsuo.com
お知らせ (2015年9月30日） 日経ビッグデータ発行の『データプレゼンテーションの教科書』（2014年12月発売）の記事「データビジュアライゼーションのためのフリーツール厳選20」（P.102～105）において、本記事の翻訳文が盗用され、改変の過程で誤訳が生じていました。詳しくは下記リンクをご参照ください。 『データプレゼンテーションの教科書』（日経BPムック）についてお詫びと訂正（日経BP社サイト） この記事はThe top 20 data visualisation toolsの原著者許諾済みの日本語訳です。 Brian Sudaが、データをクリーンアップし、すてきなビジュアライゼーションを作成する20のツールと学習情報を紹介します。 Original Article by Brian Suda. Translated by Tatsuo Sugimoto. この記事では、フリーで
Welcome to Bokeh — Bokeh documentation
Bokeh documentation# Bokeh is a Python library for creating interactive visualizations for modern web browsers. It helps you build beautiful graphics, ranging from simple plots to complex dashboards with streaming datasets. With Bokeh, you can create JavaScript-powered visualizations without writing any JavaScript yourself. Finding the right documentation resources# Bokeh’s documentation consists
Pythonを使って簡単にデータを視覚化する
世の中のことをもっと知るにはどうしたら良いだろうと思うときがある。世の中の多くの事柄はログやデータに落とされる。Googleなどの検索サイトは良い例だろう。さて、そのログやデータをどうすれば良いのか? 多くの場合、視覚化が有効な手段となる。 まずは身の回りの日常的なデータやログを何とかしたい。ただ、日常のデータを視覚化するのに数十行以上のコードは書きたくない。まるで息をするかのごとく自然に視覚化を行いたいのだ。そのためには1～2行、長くて数行で済ませることが必要だ。そこでPythonとmatplotlibを使う。加えて、IPythonがあればなお良い。IPythonの導入については以前のブログ記事であるIPythonの埋め込みプロットが素晴らしいを参考にして欲しい。 まずは事前にnumpyとmatplotlibをインポートしておく。できればscipyも。 >>> from numpy im
Distribution | Anaconda
Distribution Register to get everything you need to get started on your workstation Distribution installation on Windows, MacOS, or Linux Easily search and install thousands of data science, machine learning, and AI packages Manage packages and environments from a desktop application or work from the command line Deploy across hardware and software platforms Commercial use at a company of more tha
データビジュアライゼーションの美
データビジュアライゼーションの美 (TEDTalks) David McCandless / 青木靖 訳 2010年7月 私たちは過剰な情報に苛まれているように感じています。でも簡単な解決法があるのかも。それはもっと目を使うことです。情報の可視化というのは、重要なパターンや関連を見えるようにし、情報にデザインを与えることで、意味が引き立ち、ストーリーが伝わり、重要な情報だけに集中できるようにします。そうできないなら単に小奇麗な見かけにすぎません。 例を見てみましょう。これは「ビリオンダラーグラム」です。この画像は、メディアの伝える何億ドルがどうのというニュースへの苛立ちから生まれました。そういう数字は文脈なしには意味がありません。パイプラインに5千憶ドル。戦争に2百億ドル。ピンときません。分かるための唯一の方法は、可視化と相対化です。それで私はたくさんのデータを様々な情報源から集め、額
D3.js 教材まとめ
D3.jsについては以下を。 データビジュアライゼーション「d3.js」 Tributary D3.jsをブラウザ上で記述して実行できる開発環境です。 （jsdo.itみたいなもの） GitHubのアカウントがあれば、作成したコードをgithub:gistに保存できます。 コード内のカラーコードや数値をクリックした際に、カラーパレットやスライドバーで値を修正できる機能が面白いです。（実用性は……？） 手軽にD3.jsを試すことができるのと、コードの共有ができるので他のユーザーが投稿したコードを弄るところから始めるといいと思います。 D3.js Playground こちらもブラウザ上でD3.jsのコードを実行できるサービスです。 右上のプルダウンメニューからサンプルを選ぶとコードが読み込まれるので、それを色々編集して遊べます。 D3.jsのグラフレイアウトについては以下の記事に詳しく掲載さ
データマイニングとビジュアライゼーション
R言語で始めよう、データサイエンス（ハンズオン勉強会） 〜機会学習・データビジュアライゼーション事始め〜Yasuyuki Sugai
ユーザーのページ遷移をグラフで可視化してみた
takada-atです。 サイトを運営するとき、ユーザーがサイト上でどんな行動をとっているのか知りたくなることがあります。ページからページへリンクをたどって移動する動きは、テキストで表現してもいまいち理解しづらいので、グラフをつかって図にしてみます。 以下のリンクからデモを表示してみてください。 ユーザーがたくさん訪れたページほど、ノードのサイズが大きくなり、またページからページへ移動した人の数が増えるほど、線が太くなります。 HTML5のcanvasをつかって描画しているので、InternetExplorerでは見れません。InternetExplorer以外のブラウザで閲覧してください。 グーグルマップのようにドラッグで移動したり、カーソルキーで移動できます。 デモ github ■アルゴリズムなど ノード同士が適切に距離をとりあうようにEadesのバネモデルというアルゴリズムを
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