データ分析者に嬉しいPyCharm4の新機能 - Librabuch
先日リリースされたPyCharm4には、データ分析者にも嬉しい機能が追加されています。 NumPy Array Viewer IPython notebook Support NumPy Array Viewer NumPyのArrayの状態を可視化してくれるツールです。 import numpy as np test_array = np.arange(25).reshape(5, 5) Debug Consoleから「View as Array」を選択すると、Viewerを表示できます。 簡単に中身を確認するには便利そうです。 大きな行列を表示させるとこんな感じ。。 IPython notebook Support IPython notebookはWebブラウザでPythonが実行できる素敵な環境ですが、PyCharm4がnotebookをサポートしました。 Demo.ipynb（n
Twitterネットワーク可視化 - 教科bot妹たんのノート
利用したもの Python: version 2.7.3 Tweepy: ネットのドキュメントはAPI1のままなので信用してはいけない。 Gephi: 可視化に用いたソフト。CSV他多数のファイル形式に対応している。 目的 Twitter上の教科botクラスタの、リプライによるネットワークを可視化する。 CSVファイルの用意 Gephiで可視化するために、ネットワークを表すデータファイルが必要。今回はPythonとTweepyを用いて各教科botのリプライを取得したものをデータとして扱う。 例えば a,b a,b b,a のようなCSVファイルを用意してGephiに読み込ませれば、ノードaからbへ2本のエッジ、bからaへ1本のエッジのついたグラフが作成できる。 よって、CSVファイルにただ(AからBへの)リプライの方向を重複を気にせず列挙すれば良いことになる。 今回使ったのは以下のスクリプ
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
DNS問い合わせの可視化 | ある研究者の手記
DNS問い合わせの可視化 最近、データをまとめたり可視化したりしてその性質を調べる探索的データ分析(例)にはまっています。と、同時にネットワーク分析にもちょっと手を出しており、その2つの派生物としてドメイン名問い合わせの結果を可視化してみました。 これを読んでいる人にはもはや説明の必要はないと思いますが、一応書いておくと、世の中のwww.google.comやwww.amazon.co.jpのようなドメイン名はサーバの場所を直接示しているわけではなく、「この名前を持っているサーバのIPアドレスはなんですか？」というのをDNSサーバという別のサーバに問い合わせることで目的のサーバのIPアドレスを教えてもらい、その後目的のサーバへ接続します。以前は正引き（ドメイン名からIPアドレスを問い合わせる）と逆引き（IPアドレスからドメイン名を問い合わせる）が対称構造になるように設定するのが主流でしたが
インタラクティブ・データビジュアライゼーション
D3は、ウェブページにロードしたデータからビジュアルを生成するJavaScriptベースのツールです。本書は、プログラマではない人々を対象として、D3を使ったデータビジュアライゼーションのプログラミングについて解説しています。ビジュアルのスキルはあるもののデータやコードをいじったことがないアーティストやグラフィックデザイナ、または大量のデータを持っているがビジュアルやコードを相手にしたことがないジャーナリストや研究者などには、本書が大いに役立つでしょう。もちろん、データの可視化について学びたい読者にもおすすめします。 はじめに 本書での表記 サンプルコードの引用について 問い合わせ先 謝辞 1章 イントロダクション 1.1 なぜデータビジュアライゼーションなのか 1.2 なぜコードを書くのか 1.3 なぜ対話的にしようというのか 1.4 なぜウェブ上でなのか 1.5 この本は何なのか 1.
HatenarMaps - はてな村勢力地図
Congratulations You have successfully installed the OpenLiteSpeed Web Server! You should replace this page with your own web pages. It is not recommended to copy files into the directory where this page located, they might be over-written during upgrade or reinstallation. Create a new virtual host and map a listener to it. Have no clue? Please read the Documentation. For your web administration lo
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「MacBookの電磁場」を可視化