Plotly
Plotly R Open Source Graphing Library Plotly's R graphing library makes interactive, publication-quality graphs. Examples of how to make line plots, scatter plots, area charts, bar charts, error bars, box plots, histograms, heatmaps, subplots, multiple-axes, and 3D (WebGL based) charts. Plotly.R is free and open source and you can view the source, report issues or contribute on GitHub.
plotly for R
Interactive web-based data visualization with R, plotly, and shiny Carson Sievert 2019-12-19 Welcome This is the website for “Interactive web-based data visualization with R, plotly, and shiny”. In this book, you’ll gain insight and practical skills for creating interactive and dynamic web graphics for data analysis from R. It makes heavy use of plotly for rendering graphics, but you’ll also learn
GitHub - saibalmars/GraphRicciCurvature: A python library to compute the graph Ricci curvature and Ricci flow on NetworkX graph.
A Python library to compute Discrete Ricci curvature, Ricci flow, and Ricci community on NetworkX graph. This work computes the Ollivier-Ricci Curvature[Ni], Ollivier-Ricci Flow[Ni2,Ni3], Forman-Ricci Curvature(or Forman curvature)[Sreejith, Samal], and Ricci community[Ni3] detected by Ollivier-Ricci flow metric. Curvature is a geometric property to describe the local shape of an object. If we dra
読了: Jacomy, et al. (2014) 俺たちが開発したForceAtlas2はネットワーク・グラフをどのように視覚化しているか | 読書日記
Jacomy, M., Venturini, T., Heymann, S., Bastian, M. (2014) ForceAtlas2, a Continuous Graph Layout Algorithm for Handy Network Visualization Designed for the Gephi Software. PLoS One, 9(6), e98679. たまに仕事の都合でネットワーク・グラフを描くことがあるんだけど、あれはホントに怖い。ノードの位置やエッジの太さ・色などの非本質的な視覚的要素によって、ユーザが図から受ける印象ががらっと変わってしまう。正直、データの視覚化手法としては危険すぎると思うこともある。 ノードの位置を決めるアルゴリズムもいろいろあって困ってしまう。適切なアルゴリズムを選ぶのはなかなか難しいし、個々のアルゴリズムについて理解する時
【ExcelのアドインでPlotlyを使用する方法】手順の紹介編｜Mickey's Life
MicrosoftのAppstoreでアドインをインストール こちらのサイトから「Get IT NOW」をクリックします。 Microsoftのアカウント確認画面が出てくるのでパスワード等を入力します。 するとExcelかPowerPointのどちらで開くか選択画面が出てくるので 「Excel」を選択します。 Excelでアドインの使用 開かれたExcelの「挿入」のところに「個人用アドイン」の項目があるので クリックすると「E2D3」のアイコンが表示されます。 これをクリックするといろいろなPlotlyのグラフサンプルが表示されます。 PlotlyのグラフをExcelで表示した例 グラフはGUIで軸を自由自在に変えれたり、動かしたりと Plotlyならではの動きがExcel上でも実現できるので驚愕です。 まだまだテンプレートが少ないのでこれからのアップデートに期待です。 【参考】Plot
R: colorspaceパッケージを用いたインタラクティブなプロットカラーの設定
こんにちは、エンヂニアです。 今日はRにおける、colorspaceパッケージを用いたインタラクティブなカラーの設定について簡単な備忘録的投稿をしたいと思います。 データサイエンティストでもなんでもなく、正直仕事上もそれ程データサイエンスを実践しているわけでもない、Rの趣味的カジュアルユーザーであるエンヂニアにとって、なかなかとっつきにくかったのがこの色・カラーの設定。 仕事上のデータの分析・Visualisationについては、エクセルやSpotfireといったGUIツールがメインなので、Rではインタラクティブに色を変えられないのが非常に苦痛でした。色をちょこちょこ変えながらグラフ・チャートがどうなるか随時チェックしつつ最適な色の組み合わせを見つけるのが楽チンですよね。 もちろん、Rに慣れるに従って、好みの色のコーディングの仕方を覚えてくるわけで、そうなると逆にカチカチクリックしてマニュ
私たちのR: ベストプラクティスの探求
22.1 概要 第19章では{ggplot2}の仕組みについて、第20章ではよく使われる5種類のプロット（棒グラフ、散布図、折れ線グラフ、箱ひげ図、ヒストグラム）の作り方を、第21章ではスケール、座標系などの操作を通じたグラフの見た目調整について解説しました。本章では第20章の延長線上に位置づけることができ、紹介しきれなかった様々なグラフの作り方について簡単に解説します。本章で紹介するグラフは以下の通りです。 バイオリンプロット ラグプロット リッジプロット エラーバー付き散布図 ロリーポップチャート 平滑化ライン 文字列の出力 ヒートマップ 等高線図 地図 非巡回有向グラフ バンプチャート 沖積図 ツリーマップ モザイクプロット pacman::p_load(tidyverse) Country_df <- read_csv("Data/Countries.csv") COVID19_d
【R言語】scatterplot3dのangleと出力結果の関係 - (O+P)ut
はじめに R言語ではscatterplot3dという関数を利用することで3次元データの描画が行えます。実際に描画した例は以下。 そんな3次元データですが、3次元データを2次元で表現するためには「見る角度」という情報も入力情報で与えて上げる必要があります。 というわけで、本記事ではscatterplot3dのオプションであるangleを変化させた場合に出力画像がどのように変化するのかについてアニメーションを利用して確認しました。 angleを変更しながら描画する scatterplotのオプションは以下です。angleのデフォルトは「40」です。 function (x, y = NULL, z = NULL, color = par("col"), pch = par("pch"), main = NULL, sub = NULL, xlim = NULL, ylim = NULL, zl
因果推論とグラフ理論 - エクサウィザーズ Engineer Blog
こんにちは。数理最適化ギルドでエンジニアをしている加藤です。 ある自社プロダクトの開発を通じて因果推論について勉強する機会がありました。因果推論は統計の分野ですが、その中で数理最適化の技術が使えることを知り、とても面白かったのでその内容をシェアしようと思います。具体的には組合せ最適化問題のひとつである最小カット問題が、因果推論のタスクの一部である識別可能性に利用できるという話をします。 前半は因果推論についての概説で特に予備知識は仮定していないです。後半は計算時間やネットワークフローなどのアルゴリズムを知っていると読みやすいと思います。 因果推論とは 因果推論の目的 統計的因果推論とは事象の間の因果効果を実験データや観測データから推定することを目的とした統計学の一分野です。単に因果推論といった場合は統計的因果推論を含むより広い概念を指すことがありますが、簡単のため以下では因果推論といえば統
ポケモンの最強タイプを考える【グラフ理論】 - Qiita
導入 先日、ポケモンの最新作『Pokémon LEGENDS アルセウス』が発売されました。ポケモン愛好家の中で密かに話題を集めたのが、新たに登場したポケモン「ゾロア（ヒスイのすがた）」と「ゾロアーク（ヒスイの姿）」のタイプです。なんと驚くべきことに、両者のタイプは未だ登場したことのなかった「ノーマル・ゴースト」だったのです。 ポケモンを知る人には説明不要ですが、これはノーマルタイプの唯一の弱点であるかくとう技をゴーストタイプで無効化しながら、ゴーストタイプの弱点であるゴースト技をノーマルタイプで無効化するという、非常にバランスのとれた、まさに夢のような複合タイプです。一部では、この「ノーマル・ゴースト」こそ最強の組み合わせなのではないかと噂されました。 しかし、果たして本当にそうなのでしょうか？ ポケモンのタイプは全部で18種類あり、一匹のポケモンは二つまでタイプを持つことができます。考
FlowingData
It’s abnormally hot in a large portion of the United States, and it’s going to stay that way for a few days. The New York Times has a heat tracker to show the areas with dangerous high temperatures and how long it will last. A searchable line chart shows background bands for heat index levels, and a subtle gray to black gradient on the line reinforces the peaks. Stay indoors and stay hydrated.
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R Highcharts Drilldown - How to Create Animated and Interactive Drilldown Charts in R
README
Louise E. Sinks - TidyTuesday: Exploring Refugee Flow with A Sankey Diagram
2d density plot | the R Graph Gallery
https://twitter.com/umi_nakayama/status/1540968151797469184
Interactive 3d plot in R-Quick Guide » Data Science Tutorials
GitHub - OpenJNY/tutorial-graph-deep-learning-with-dgl: DGLGraph によるグラフ深層学習のチュートリアル
https://cran.r-project.org/web/packages/easylabel/vignettes/easylabel.html
GitHub - rougier/scientific-visualization-book: An open access book on scientific visualization using python and matplotlib
