中級者向けggplot2でこんな図が描きたい - 地図編 - cucumber flesh
どーも。ggplot2は空手の一種として知られているので（要出典）普段の稽古が欠かせまん。今年を振り返り、ggplot2での作図について、いくつかの知見を共有します（書いている余裕がなかったんや...） library(magrittr) library(jpndistrict) ## Loading required package: jpmesh ## This package provide map data is based on the Digital Map ## 25000(Map Image) published by Geospatial Information Authorityof ## Japan (Approval No.603FY2017 information usage ## <http://www.gsi.go.jp>) library(sf) ## Li
Pythonではじめるロケーションデータ解析
PyDataTokyoでの発表資料をアップしました。 http://pydatatokyo.connpass.com/ スマートフォンやセンサーデバイスの普及に伴い、「ロケーション・インテリジェンス」と言われるように、位置情報データの解析が盛んになってきています。本発表では、地図オタクが位置情報データを扱う上でぶつかる特有の問題やPythonライブラリを活用した対処方法を紹介します。位置情報データにまつわる解析事例も交えつつ、地図の世界に誘います。 参考） https://www.youtube.com/watch?v=2sXKpj9Z91k https://www.youtube.com/watch?v=dnPIwmlphII
OSMnx: Python for Street Networks
If you use OSMnx in your work, please cite the journal article. Note that this blog post is not updated with every new release of OSMnx. For the latest, see the official documentation and usage examples. OSMnx is a Python package to retrieve, model, analyze, and visualize street networks from OpenStreetMap. Users can download and model walkable, drivable, or bikeable urban networks with a single l
Election maps are telling you big lies about small things
Nov. 8 is the Super Bowl for election maps, when red-and-blue geographical representations of the United States fill the front pages of news websites by night and are stamped into newspapers the next morning. This kind of map is common in almost every election: 50 states (and the District), two colors, one winner. Despite its ubiquity, it is profoundly flawed. [ Here's everything that is more popu
新宿駅の立体模型ですっきりする
新宿駅西口の地下イベントコーナーで新宿駅の1/100立体模型を展示中である。 地下道がどうつながっているか、出口どうしがどれぐらい離れていたのかがよく分かる。 クリアしたあとのダンジョンを眺めているような楽しさである。自分が歩いた軌跡の答え合わせだ。 ここはこうなっていたのかー、とか言ったりして。 最高に面白かったので昨日見てきてすぐに記事を書いた。
Pythonで自分だけの世界地図を作ってみる ～オープンデータを自分の欲しい形にしてみよう～ - GIS奮闘記
本日は世界地図を作ってみようと思います。オープンデータ関連で検索すれば世界地図がダウンロードできるサイトがいくつか検索できます。ただし、すべて海外のサイトのため、表記が英語になっていて非常に見づらいです。なので、今回は日本人向けの世界地図を作ってみようと思います。 ※今回使用したソースと作成したGDBはGitHubに公開しています。 GitHub - sanvarie/MinnanoArcGIS ダウンロード このサイトからShapeファイルをダウンロードします。 http://www.naturalearthdata.com/ ダウンロードページ＞Large scale data, 1:10m＞Cultural からダウンロードします。 こんな感じの表記なので、うーん、といった感じでしょうか。ただ、グルジアがジョージアになっていたりと、データ自体は新しそうです。 実行環境 Windows
inShade
inShadeでは、現在地から行き先までのあらゆるルートの中から「日陰面積」の最も大きいルートを表示していますが、実はこの「日陰面積」の推定測定は意外とかんたんではありません。 まず、現在地の緯度（φ）や経度、現在時刻などの情報から「太陽高度（ｈ）」と「太陽方位角（Ａ）」を計算し、次に行き先までのルート周辺の「建物の高さ（Ｈ）」を取得します。（「建物の高さ」が高ければ高いほど、日陰が多く発生しうる） これらの値をもって「等立体角射影」や「等距離射影」などの日影長計算をおこない、ある範囲内の日陰面積を導き出しています。 ※この日陰考慮経路システムは特許取得済（特開2016-061728）
Generating fantasy maps
mewo2.com is the website of Martin O'Leary artist, designer, teacher, researcher These are some notes on how I generate the maps for my Twitter bot @unchartedatlas, which is based on a generator I originally produced during NaNoGenMo 2015. There's JavaScript code for the generator on Github here, and the original messy Python generator code can be seen here. You may also be interested in this comp
ActionStreetMap
What's Action Street Map? Action Street Map (ASM) is a framework for building real city environment dynamically using Unity3d and OpenStreetMap (OSM) data. The main goal is to simulate a real city, including the following: Create dynamically buildings, roads, parks, rivers, etc. using OSM data for given location by terrain tiling approach. Create non-flat world by using Data Elevation Model (DEM)
地形を感じる地図アプリ - スーパー地形
その他の地図 国土地理院が公開しているその他の地図に対応しています。 ■淡色地図 色味を抑えた地図 ■陰影図 地形を陰影で表した地図 ■傾斜量図 地形を傾斜で表した地図 ■傾斜区分図（雪崩関連） 雪崩の起きやすい急斜面を分類した地図 ■アナグリフ 地形を赤青眼鏡で立体視できる地図 ■淡色地図 色味を抑えた地図 ■土地条件図 地形分類図 ■白地図 行政界と地名のみの図 ■英語版 英語表記地図 ■火山基本図 火山の詳細地図 ■火山土地条件図 火山の地形分類図 ■湖沼図 釣りなどに使える水深 ■湖沼データ 釣りなどに使える水深 ■人口集中地区 ドローンを飛ばせる場所（H22年とH27年） ■治水地形分類図 治水対策を進めることを目的に、国が管理する河川の流域のうち主に平野部を対象として、扇状地、自然堤防、旧河道、後背湿地などの詳細な地形分類及び河川工作物等が盛り込まれた地図です。 ■都市活断層図
Locals and Tourists
(Click Detail to see the city names) Some people interpreted the Geotaggers' World Atlas maps to be maps of tourism. This set is an attempt to figure out if that is really true. Some cities (for example Las Vegas and Venice) do seem to be photographed almost entirely by tourists. Others seem to have many pictures taken in piaces that tourists don't visit. Blue points on the map are pictures taken
「3.11帰宅ログ」からわかったこと
ちょうど一週間前の2016年3月11日は震災から5年目の日。奇しくもあの日と同じ同じ金曜日だった。 思い出すなあ、あの日のこと。 あの2週間後にぼくは「首都圏帰宅ログ」という記事を書いた。東京・首都圏のみなさんがあの夜どうやって家に帰ったかをきいてまとめたもの。いわゆる帰宅難民のレポートだ。 あらためてみなさんの「帰宅ログ」を見てみると色々興味深いことが分かったので、それについてお伝えしたい。
Gamasutra: Amir Fassihi's Blog - "0 – 60 fps in 14 days!" What we learned trying to optimize our game using Unity3D.
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「忘れない」震災犠牲者の行動記録
岩手県における震災犠牲者の「地震発生時」から「津波襲来時」までの避難行動をまとめたデジタルアーカイブ。東京大学大学院 渡邉英徳研究室×岩手日報社
手続き型のダンジョン生成アルゴリズム | プログラミング | POSTD
この投稿では、以前に TinyKeepDev が こちら で述べたランダムなダンジョンを生成する技法について説明しようと思います。元の投稿に比べて、もう少し具体的に話を進めるつもりです。まずは、以下に示したアルゴリズムの一般的な動作をご覧ください。 部屋の生成 はじめに、幅と高さを持つ部屋を円の中にランダムに配置しましょう。TKdevのアルゴリズムは、各部屋のサイズを生成するのに正規分布を用いています。これは一般的にとてもいいアイデアです。なぜかと言うと、これによってより多くのパラメータを扱うことができるようになるからです。幅/高さの平均と標準偏差間の異なる比率を選ぶと、通常は見た目の違うダンジョンとなります。 ここで実行すべき関数は getRandomPointInCircle です。 function getRandomPointInCircle(radius) local t = 2
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ボールペンで描かれた「駅のレントゲン」──東京・渋谷・新宿
【地図とデザイン】繁華街をも機械判定で描き出す、「Google マップ」のアルゴリズムすぎる地図表現術と、その地図デザインの思想 
Graphic detail | The Economist
vardehaugen uses real scale drawings to map out its future architectural projects
WebGLと3D物理演算ライブラリの組み合わせを試してみる - Qiita
