チャート描画ライブラリ『Plotly』をPythonで試す：インストール＆環境設定編 | DevelopersIO
データアナリティクス事業本部 サービスソリューション部 サービス開発部のしんやです。 ここまで色々な可視化におけるツールやサービスを個人的に触ってきましたが、何らかの言語でサクッとデータを可視化出来るライブラリとかないものかなーと思っていたところ、『Plotly』というプロダクトの存在を知りました。ザッと内容を確認してみたところとっつき易さと表現の幅の広さが良い感じっぽいぞ！ということで個人的にこのプロダクトを触っていってみようと思います。 ? Announcing Plotly.js 2.0! - Graphing Library / Plotly.js - Plotly Community Forum Webブラウザ上でグラフを描画できる「Plotly.js 2.0」がリリース：CodeZine（コードジン） 目次 Plotly 概要 Plotlyとは Dashとは 環境構築 導入環境
地理空間情報を扱うなら知っておきたいPythonライブラリ、GeoPandas入門~基礎編~ | 宙畑
さまざまなデータを地理空間情報として重畳する上で有用なPythonのライブラリであるGeoPandas。前編ではGeoPandasを用いたデータの描画方法など基礎的な扱い方を紹介し、後編では衛星データと組み合わせて解析結果を可視化する方法を紹介します。 Pythonで地理空間情報を行う場合、GeoPandasの使い方を覚えておくととても便利です。 例えば、都道府県別の気象データを持っていたとします。そのテーブルデータ(csv)には地理情報と言えば、都道府県の名称くらいしかありません。このような場合、これを日本地図の上に重畳して可視化することはできません。 しかし、このデータに地図上に描画できる情報を与えることさえできれば、好きなデータを地図の上に重ねることができます。このようなことをしたい場合に、GeoPandasの使い方を知っておけば助けになります。 今回は、簡単な例を通じて、GeoPa
【Python3】東京と○○県の暑さを可視化(DataFrame使い方メモ) - Qiita
0.日常に潜む問題 緊急事態宣言の中で迎える夏。 三密を徹底的に避けるために、遊びはおろか日頃から通ってアイデアを もらっていたカフェにも行けず家に籠もっている。 話題といえば、コロナウィルスの感染者数と、暑さについてのみ。 都内に住む私としては、暑くて身動きが取れない話をしても、従姉妹や父からも地元も同じくらい暑い、暑い中でこんな運動(サイクリング)をしているなどの話を聞かされ、勝手に暑さ競争をされているようで辟易していた。 時々見るニュースでは、雪国でしられる地元は東京と変わりない位の最高気温を叩き出しているように見える。 地面から湯気が立っているのではないかと思うぐらいの暑さで、 10分歩いただけでフラフラする。 そしてカフェに入って冷たいドリンクを飲んでも、体中に充満した熱は簡単に取れない状態だ。 ドリンクを飲みながら、新潟と東京の暑さを最高気温で比較する方法を考えてみた。 1．気
会議量を見える化する「カレンダー調太郎」を作りました - コネヒト開発者ブログ
本記事はコネヒト Advent Calendar 2019の9日目のエントリーになります。 こんにちは！CTOの @itosho です。Jリーグでは横浜F・マリノスが15年ぶりに優勝しましたね⚽おめでとうございます！僕は鹿島アントラーズのサポーターなので、天皇杯に気持ちを切り替えています。 早速ですが、皆さん、会議は好きですか？僕もそうなのですが、しなくていいならしたくないという方が多いのではないでしょうか？というわけで、今日は会議の話をしたいと思います。 カレンダー調太郎とは？ カレンダー調太郎（しらべたろう、と読みます）は開発部*1メンバーの1週間の会議時間を見える化するSlackアプリです。毎週金曜日にみんなの1週間の会議時間をSlackに通知します。また、前週比や来週の見込みも分かるようにしています。 カレンダー調太郎の通知の一部 こんな感じで通知され、僕の会議時間が21時間だった
Bokehで決定木の対話的可視化 - インテリになりたい
scikit-learnの決定木をjupyter notebook上で対話的に可視化できるようにしてみた 背景 決定木の可視化 機械学習モデルを人が理解できるようにする技術に興味を持っています． 特に決定木は皆さん大好きな勾配ブースティング木 (GBM) の一要素でもあり， 決定木を人が理解できるように可視化することには価値があります． 機械学習モデルの中では決定木は人が理解しやすい（解釈可能性が高い）モデルと言われており， 例えばscikit-learnではgraphvizやmatplotlibで可視化することができます． www.haya-programming.com ただしこの可視化は分岐条件がテキストで書かれていて直感的な理解がしにくく， 見た目もちょっとイケてないと感じます． これに対してpythonではdtreevizという素晴らしい決定木可視化パッケージが公開されています．
【Pythonでネットワーク可視化】graph-toolのインストール - /var/log/soymsk
graph-tool 前回NetworkXを使ってグラフを描画したが、主に使用目的がpythonでのデータの可視化であったので、それに特化したライブラリを探していた。 そこで見つけたのがgraph-tool。graph-toolはデータビジュアライゼーションに特化したライブラリとのことで、早速使ってみる。 今回はインストールと簡単なグラフ描画まで。 インストール for Ubuntu(14.04) /etc/apt/sources.listに以下の文を追加 deb http://downloads.skewed.de/apt/trusty trusty universe deb-src http://downloads.skewed.de/apt/trusty trusty universe 他のversionのubuntuを使用している場合はtrustyの部分を変える必要が有ることに注意
データビジュアライゼーション・ツール20選 – lab.sugimototatsuo.com
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。 By Brian Suda on September 17, 2012 Translated by Tatsuo Sugimoto 2014年4月28日更新：オリジナル記事が以前のサイトから移転したため発生していた画像の非表示に対応しました。 わたしがもっともよくきかれる質問のひとつが、データビジュアライゼーションを始める方法についてです。このブログの先へ進むには、練習し、さらに実践し、利用できるツールを理解する必要があります。この記事では、シンプルなチャートから複雑なグラフ、地図、インフォグラフィックスまで、ビジュアライゼーションを作成するための20種類のツールを紹介しようとおもいます。ほとんどのツールは無料で利用でき、そのうちいくつかはすでにインストール済みかもしれません。
Power BI
すべての Microsoft 製品 Global Microsoft 365 Teams Copilot Windows Surface Xbox クリスマス セール 法人向け サポート ソフトウェア Windows アプリ AI OneDrive Outlook Skype OneNote Microsoft Teams PC とデバイス Xbox を購入する アクセサリ VR & 複合現実 エンタメ Xbox Game Pass Ultimate Xbox Live Gold Xbox とゲーム PC ゲーム Windows ゲーム 映画とテレビ番組 法人向け Microsoft Cloud Microsoft Security Azure Dynamics 365 一般法人向け Microsoft 365 Microsoft Industry Microsoft Power Plat
Pythonで株価データを取得し、Matplotlibで可視化する。 - Fire Engine
はじめに 株価データは、代表的な時系列データの一つですが、Pythonはこの時系列データを取り扱うのを非常に得意としています。特に、Pythonライブラリの一つであるpandasはもともと金融データを扱うために開発されたため、時系列データの分析に強力な機能を数多く備えています。 今回やることは非常にシンプルで、下記の２点だけです。（すべてIPython Notebook上で行っています。） １. Google Financeからトヨタの株価データを取得する。 ２. 取得した株価データを時系列データとしてプロットする。 株価データの取得 まず始めに、下記のように必要となるライブラリをインポートします。 import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame import numpy as np import matplotlib.py
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
Python pandas + folium で Leaflet をもっと使いたい - StatsFragments
先日参加させていただいた Japan.R でこんな話を聞いた。 RPubs - leafletではじめるRによる地図プロット Python でも folium というパッケージを使うと JavaScript を書かなくても Leaflet.js の一部機能が使えるのだがあまり情報がない。上の資料に書いてあるようなことが folium でもできるのか調べたい。 folium については前にこんなエントリを書いた。 sinhrks.hatenablog.com データの準備 import numpy as np np.__version__ # '1.10.2' import pandas as pd pd.__version__ # u'0.17.1' サンプルデータとして Wikipedia にある アメリカの国立公園 のデータを使う。まずは pd.read_html でデータを読みこむ。
D3.jsを使ってスキルマップを作ってみる - Qiita
はじめに Data Visualization Advent Calendarの15日目の記事です （投稿が遅れました申し訳ありません） データビジュアライゼーションの話をすると、よく出てくるD3.js。 Webサイト上でインタラクティブなグラフを表示するにはうってつけなものです。 いちエンジニアとして、これは習得しなければならない！ という謎の衝動に駆られ、最近手を出し始めました。 今日はそのD3.jsを使って、ちょっとしたツールを作ったお話です。 d3.jsについて 正式名称はData-Driven Documentsといいます。 Javascriptのライブラリファイルになります。 Dが頭文字の単語が３つなのでD3ですね。 ちなみにAmazonが展開しているクラウドサービスの一つ、「Simple Storage Service」はS3と呼ばれていますね。関係ないですね。 公式サイトは
データセクション『Tweet Analyzer』を国内初のリリース 『RT数』×『フォロワー数』×『Tweetインフルエンサーランキング』から影響度を可視化 ―過去データまで遡り、インフルエンサーの特定及びインフルエンサーモニタリングが可能― | データセクション株式会社
データセクション『Tweet Analyzer』を国内初のリリース 『RT数』×『フォロワー数』×『Tweetインフルエンサーランキング』から影響度を可視化 ―過去データまで遡り、インフルエンサーの特定及びインフルエンサーモニタリングが可能― データセクション株式会社（本社：東京都港区、代表取締役社長：澤 博史、以下「データセクション」）は、Twitterデータの特徴となるツイートのRT数や情報がリーチしたフォロワー数の合計、またTweetの多いインフルエンサーを特定したランキングデータを分析し、Tweetの影響度合いやインフルエンサーを特定できる「Tweet Analyzer」を提供開始する。その結果Twitter上に存在する、企業やサービスにとって影響力の高いインフルエンサーを特定し、それらのインフルエンサーをポジネガ分析、キーワードランキング分析を行いSocial CRMソリューショ
Twitterネットワークを視覚化して探索出来るツールMentionMap - 適宜覚書はてな異本
Asterisq社がリリースしたMentionMapはTwitterネットワークを目で見て分かるよう視覚化した非常に面白いツールです。対象者がどの人と相互に繋がっていてよくつぶやきあっているかというのがはっきりします。またこのツールを使うとどの人にFollowをかけていったら良いかの大きな参考となります。 このツールは通常のWebブラウザで利用できます。MentionMapにアクセスするとまず下図ポップアップが表示されます。例として自分のTwitterアカウントを入れてみましたが、これは自分以外のアカウントでも構いません。例にあるようにScoble氏やオバマ大統領等、或いは知人のアカウントでも利用できます。アカウントを入力したら「Start」ボタンを押します。 指定したアカウントおよびアイコンを中心として、数本の枝が伸びその先にはよくやり取りをすると判断された相手が表示されます。更に少し待
Twitterの様々な情報を可視化する見ていて楽しい5つのWebサイト
Twitterが生活の一部となっている人も多いと思いますが、世界中のツイートを分析するといつもと少し違うTwitterを見ることができます。そんなTwitterの様々な情報を可視化できる見ていて楽しいWebサイトを集めてみました。 1. Twitter + GNIP 最初に紹介するのは世界中のTwitter使用状況を可視化したマップのTwitter + GNIP。 東京にズームしてみました。線路や道路だと思われる場所が光っていますね。 AndroidやiPhone、BlackBerryといった端末別に絞り込むこともできます。 2. HiveMindMap 続いては人気のハッシュタグをマインドマップのように見ることができるHiveMindMap。 マインドマップのように可視化することで、ハッシュタグごとの関連性を見ることができます。 また、カレンダーで今週話題のハッシュタグをチェックすること
ツイッターのフォロワーの分布を地図にしてくれるTweepsMap
TweepsMapでは、ツイッターのアカウントでログインすると、フォローしてくれている人の所在地情報を集計して、世界地図上に人数をプロットしてくれます。 13万人をカウント中… “Tweet my resul […] TweepsMapでは、ツイッターのアカウントでログインすると、フォローしてくれている人の所在地情報を集計して、世界地図上に人数をプロットしてくれます。 13万人をカウント中… “Tweet my results automatically”のチェックを外さないと、結果ページを勝手につぶやかれてしまいます。 さすがに日本からのフォローばかりでした。 デフォルトは国毎の集計ですが、State/Provinceを指定すると、都道府県ごとに、全体の何%の人がその都道府県からフォローしているかを表示してくれます。Cityでは都市ごとの集計。 以前も他のサービスで見て、なんでだろうと気
ログ集計／時系列DB／可視化ツールの調査結果 - Qiita
近年、自分の中で集計／可視化は Fluentd(datacounter)+Growthforecast で定番化していました。 しかしプロダクトで新たに集計／可視化の要件が出てきたことと、 最近可視化ツール周りで 「Kibanaってなんじゃ？」「Graphiteってなんじゃ？」「InfluxDBってなんじゃ？」 など、このツール達は一体何なんだろう…？というのが前々から気になっていました。 今回良い機会なので ◯◯は何をするものなのか？ というのを一つ一つ調べてみました。 いわゆる「触ってみた系」の記事なので だいぶ浅い感じです。 大分類 大きく分けると、可視化ツールは以下の３つに分けられそうです。 ログ収集/集計 時系列DB（＋API）の担当。バックエンド側。 可視化部分の担当。 今回は バックエンド と 可視化部分 に焦点を当ててみます。 バックエンド 全文検索時エンジン+Restfu
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