【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
TODO.md Kanban Board - Visual Studio Marketplace
Todo Kanban Board Todo Kanban Board manages tasks and save them as TODO.md - a simple plain text file. Features The syntax is compatible with Github Markdown TODO.md file is portable and can be committed with Pull Requests (PRs) to git repositories. Support custom file name, multiple task lists. Checkboxes are optional (if your task titles don't have them). Task title can also have markdown for st
🚀⚙️ JavaScript Visualized: the JavaScript Engine
JavaScript is cool (don't @ me), but how can a machine actually understand the code you've written? As JavaScript devs, we usually don't have to deal with compilers ourselves. However, it's definitely good to know the basics of the JavaScript engine and see how it handles our human-friendly JS code, and turns it into something machines understand! 🥳 | Note: This post is mainly based on the V8 eng
Ancient Earth
This visualization is created and maintained by Ian Webster. See more of my work at ianww.com or email me at ian@dinosaurpictures.org. Click here to subscribe to occassional email updates when we add something interesting to this visualization such as new dinosaur or plate tectonic data. Plate tectonic and paleogeographic maps by C.R. Scotese, PALEOMAP Project. For more information visit: https://
re:dashは何が良くて、何が足りないのか - Qiita
re:dashを使い始めて約半年、社内で実運用を始めて約10ヶ月が経ちました。 re:dashに繋がらなくなると苦情が出るレベル、にまでは社内で使われるようになりました。 その感想を書きます。 かなり主観も入ってますが、これから使おうとしている方は是非参考に。 現在の使用状況 クエリ数は約900 このうちスケジューリングで定期実行しているのは約200 ダッシュボード数は約150 何が良いのか OSSであること これは非常に大きいです。 商用のBIツールの場合、よくわからない挙動や動作をした場合でもベンダーに問い合わせたりする必要があります。 ただしre:dashはOSSです。 意味不明な動作をしたらコードを読めば動作が把握出来ます。 (※もちろんPythonのコードをある程度読める必要があります) また、開発が非常に活発で外部からのPRもちゃんと見てくれます。 作者の@arikfrさんが開
Crossfilter
Fast Multidimensional Filtering for Coordinated Views Status Crossfilter is not under active development, maintenance or support by Square, its original author Mike Bostock, or the recent contributors (Jason Davies, Tom Carden). We still welcome genuine bug-fixes and PRs but consider the current API and feature-set (~1.3.12) essentially complete. A new Crossfilter Organization has been created on
Pythonの可視化ツールはHoloViewsが標準になるかもしれない - Qiita
HoloViewsとは HoloViews は砕けた表現をすると、matplotlibやBokehなどの可視化ツールを使いやすくしたラッパです。 どのバックエンド(matplotlib, Bokehなど)を用いても統一されたコードかつ簡素な記述で可視化を実装することができます。 可視化にかかる学習コストは結構ばかにならないので、HoloViewsを使うことで「可視化のコードを書くことに時間を浪費するのではなく、本来のデータ分析などの業務に集中しましょう」といった感じのコンセプトのようです。 特にmatplotlibのシンタックスは難解なものが多いので、「もう少しシンプルにならないの？」と思っている方は多いのではないでしょうか。 バックエンド 下記の可視化ツールがバックエンドとして使えます。 matplotlib Bokeh Plotly(experimental) インストール conda
Graphviz
Please join the Graphviz forum to ask questions and discuss Graphviz. What is Graphviz? Graphviz is open source graph visualization software. Graph visualization is a way of representing structural information as diagrams of abstract graphs and networks. It has important applications in networking, bioinformatics, software engineering, database and web design, machine learning, and in visual inter
【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
JavaScriptによるデータビジュアライゼーション入門
TOPICS Web , Database , HTML/CSS , JavaScript 発行年月日 2015年10月 PRINT LENGTH 396 ISBN 978-4-87311-746-1 原書 Data Visualization with JavaScript FORMAT PDF JavaScript、HTML、CSSといったWeb開発者が日頃使い慣れている技術を使って、効果的で印象的なグラフの作成方法をチュートリアル形式で説明しています。さまざまな可視化手法の中から、データをより効果的に魅せるには、どの表現方法がよいのか、どのような技術が必要なのかを解説します。基本的なグラフから、樹形図、ヒートマップ、ネットワークグラフ、ワードクラウド、時系列グラフ、地理情報、複合グラフなど、ステップバイステップで徐々に機能を追加したり改善を加えながら高機能かつインパクトのあるインタラ
pythonで美しいグラフ描画 -seabornを使えばデータ分析と可視化が捗る その1 - Qiita
Pythonでのグラフ描画 Pythonチャートを描く場合の定番は「matplotlib」ですが、その見た目のやや野暮ったい感じと、表記法のややこしさが指摘されています。 そこで、この記事ではMatplotlibの機能をより美しく、またより簡単に実現するためのラッパー的存在である、「Seaborn」の使い方を取り上げます。 ◆ Overview of Python Visualization Tools http://pbpython.com/visualization-tools-1.html 上記の記事ではMatplotlibとSeabornについて下記のように書かれています。 matplotlibについて Matplotlib is the grandfather of python visualization packages. It is extremely powerful b
flowchart.js
st=>start: Start:>http://www.google.com[blank] e=>end:>http://www.google.com op1=>operation: My Operation sub1=>subroutine: My Subroutine cond=>condition: Yes or No?:>http://www.google.com io=>inputoutput: catch something... para=>parallel: parallel tasks in=>input: some in out=>output: some out st->op1->cond cond(yes)->io->e cond(no)->para para(path1, bottom)->sub1(right)->op1 para(path2, top)->o
Visualizing Algorithms
The power of the unaided mind is highly overrated… The real powers come from devising external aids that enhance cognitive abilities. —Donald Norman Algorithms are a fascinating use case for visualization. To visualize an algorithm, we don’t merely fit data to a chart; there is no primary dataset. Instead there are logical rules that describe behavior. This may be why algorithm visualizations are
Goのガーベジコレクタを視覚化するツール | POSTD
（環境変数GODEBUGは、 ランタイム パッケージで提供されています） この環境変数を指定してプログラムを起動すると、標準出力に以下の追加出力が出力されます（少し簡略化されています）。 % env GODEBUG=gctrace=1 godoc -http=:6060 ... gc76(1): 2+1+1390+1 us, 1 -> 3 MB, 16397 (1015746-999349) objects, 1436/1/0 sweeps, 0(0) handoff, 0(0) steal, 0/0/0 yields gc77(1): 2+0+1582+1 us, 2 -> 4 MB, 14623 (1016248-1001625) objects, 1436/0/0 sweeps, 0(0) handoff, 0(0) steal, 0/0/0 yields scvg0: inuse:
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