第2回 階層的クラスタリングによる特徴抽出 | gihyo.jp
はじめに 前回は、情報可視化の基本的な考え方について、HatenarMapsなどの実例を示しながら説明しました。第2回以降は、Java言語を使用して実際にプログラムを作成することで、情報可視化の実践例を示していきたいと思います。 目標 本連載では、はてなブックマークの人気エントリーのデータを可視化することを最終的な目標にします。可視化にあたっては、統計学的観点から「階層的クラスタリング」、視覚的観点から「ツリーマップ」の手法をそれぞれ用いることにします。 Java開発環境のセットアップ 手元にJavaの開発環境がなく、本連載のプログラムを試したい場合には、Sun Microsystemsが提供している統合開発環境、NetBeansの導入をおすすめします。 NetBeansはオールインワン型のIDEですので、インストールするだけで特別な設定の必要もなく、一通りの開発環境を整えることができ
パーリンノイズを理解する | POSTD
この記事の目的はKen Perlinの改良パーリンノイズを分かりやすく分析し、お伝えすることです。記事内のコードはC#で書かれており、自由にご利用いただけます。最終形のみを見たい方は、こちらから最終的なソースをご確認ください。 パーリンノイズは手続き的なコンテンツ生成によく使われる、非常に強力なアルゴリズムです。ゲームや、映画などの視覚媒体に特に有用です。パーリンノイズの開発者であるKen Perlinは、この最初の実装でアカデミー賞を受賞しました。彼が2002年に発表した改良パーリンノイズについて、私はこの記事で掘り下げていきます。パーリンノイズは、ゲーム開発においては、波形の類や、起伏のある素材、テクスチャなどに有用です。例えば手続き型の地形（Minecraftのような地形はパーリンノイズで生成できます）、炎のエフェクト、水、雲などにも使えます。これらのエフェクトのほとんどが2次元、3
第3回 ツリーマップによる木構造の可視化（前編） | gihyo.jp
はじめに 前回は、統計学的観点からの情報可視化へのアプローチとして、「階層的クラスタリング」の手法を紹介し、その実装と動作確認を行いました。 今回からは、階層的クラスタリングの実行結果を視覚的に分かりやすく表現する手段として、「ツリーマップ」と呼ばれるテクニックを取り上げます。 ソースコードのダウンロード 今回作成するプログラムのソースコードは、こちらから一括してダウンロードすることができます。ZIPファイルを展開して生成されるフォルダを、プロジェクトとしてNetBeansに読み込むことも可能です。 ツリーマップの概要 ツリーマップ（treemap）とは、二次元平面上の領域を入れ子状に分割することによって、木構造のデータを可視化する手法です。 ツリーマップを利用した情報可視化の有名な例としては、世界のニュース記事をタイル状に並べて閲覧できるnewsmap（図1）があります。 図1 また
JavaScriptによる正規表現の可視化ツール「Regulex」 | ソフトアンテナ
正規表現は様々なプログラミング言語やツールで利用できる、文字列の検索や置換に不可欠の存在といっても過言ではないかもしれません。 「Regulex」はその正規表現を可視化して分かりやすくグラフとして表示してくれるサービスです。 文字列で正規表現を入力すると対応したグラフが表示されるので、複雑な正規表現も直感的に理解できます(?)。 例1 例えば「(a|b\d+)*c」をビジュアライズすると以下のようなグラフが作られます。 グループがあってその中でaまたはbと数字の繰り返しがきて、最後にcがくる…というような正規表現が、グラフ化されました。 例2 もう少し簡単な例「abc\d+」を考えると次のようになります。 abcがきて、最後に数字の繰り返しが1回以上くる…。ということが直感的に理解できます。 まとめ 作成した正規表現グラフはイメージとして出力したり、サイトに埋め込んだりもできます(Java
視覚化による5つのガベージコレクションアルゴリズム入門 | POSTD
ほとんどの開発者は、自動のガベージコレクション（GC）を当たり前のように使っています。これは、私たちの仕事を容易にするために言語ランタイムが提供する素晴らしい機能の1つです。 しかし、最新のガベージコレクタの中をのぞいてみれば、実際の仕組みは非常に理解しづらいことが分かります。実装の詳細が無数にあるため、それが何をしようとしているのか、また、それがとんでもなく間違った事態を引き起こしかねないことについて十分理解していない限り、すっかり混乱してしまうでしょう。 そこで、5種類のガベージコレクションアルゴリズムを持つおもちゃを作ってみました。小さいアニメーションはランタイムの動作から作成しました。もっと大きいアニメーションとそれを作成するコードは github.com/kenfox/gc-viz で見ることができます。単純なアニメーションによってこうした重要なアルゴリズムを明らかにできることは
第1回 情報可視化の概要 | gihyo.jp
はじめに コンピュータやインターネットの発展によって、大量のデータを集積し、分析することが容易になってきました。しかし、データそのものに関心が集まる一方で、データの「見せ方」については、あまり注意が払われていないのが現実ではないでしょうか。 データは、人が理解することで初めて価値を持ちます。そして、その理解のカギを握っているのは、データを人の目で知覚可能な形へと「可視化」するプロセスに他なりません。データはただ表示すれば良いと安易に考えるのはやめて、表現力豊かな可視化のテクニックを追求してみませんか？ 本連載では、具体例やサンプルコードを交えながら、情報可視化の基礎から実践までを解説します。 情報可視化とは何か 「可視化（Visualization）」とは、画像やアニメーションのような視覚的表現を使用し、人に何らかの意味を伝達することです。特に「情報可視化（Information Vi
具体例で学ぶ！情報可視化のテクニック 記事一覧 | gihyo.jp
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ビジュアライジング・データ
手軽で強力なプログラミング環境「Processing」を用いた情報視覚化技術についての解説書。地図情報・階層ファイルシステム・リスト・グラフ構造・時系列データなど、さまざまなデータの収集・解析手法から対話的な視覚化手法・プログラミングテクニックまでを豊富な実例を用いて詳しく解説しています。EclipseなどのJava開発環境や、ActionScriptを利用した視覚化手法についてもカバーしています。情報視覚化に興味のある幅広い読者にとって役に立つでしょう。 ビジュアライジング・データで言及されている書籍の本棚 。 原著者によるサポートページ サンプルファイルのダウンロード 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。以下のリストに記載の年月は、正誤表を作成し、増刷書籍を印刷した月です。お手持ちの書籍では、すでに修正が施されている場合があります
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
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4万人の生徒のコードを分析してグラフィック化するとすさまじいことに
オンラインでスタンフォード大学の講師が授業を行うCoursera Machine Learningの課題として4万人の生徒に行ってもらった同じプログラミングを可視化するとどうなるのか？という試みが「Code Webs」で、まるで抽象絵画のようなすさまじいグラフィックが完成しています。 Code Webs - Visualizing 40,000 student code submissions http://www.stanford.edu/~jhuang11/research/pubs/moocshop13/codeweb.html ということで、これが4万人の学生のコードを可視化した図。まるで抽象絵画のようです。 グラフィックはユニットテストの結果によって色分けされており、赤で描かれたサブミッションはすべてのユニットテストをパスしたことを意味します。 ノードは各サブミッションを表し、エ
Pythonを使って簡単にデータを視覚化する
世の中のことをもっと知るにはどうしたら良いだろうと思うときがある。世の中の多くの事柄はログやデータに落とされる。Googleなどの検索サイトは良い例だろう。さて、そのログやデータをどうすれば良いのか? 多くの場合、視覚化が有効な手段となる。 まずは身の回りの日常的なデータやログを何とかしたい。ただ、日常のデータを視覚化するのに数十行以上のコードは書きたくない。まるで息をするかのごとく自然に視覚化を行いたいのだ。そのためには1～2行、長くて数行で済ませることが必要だ。そこでPythonとmatplotlibを使う。加えて、IPythonがあればなお良い。IPythonの導入については以前のブログ記事であるIPythonの埋め込みプロットが素晴らしいを参考にして欲しい。 まずは事前にnumpyとmatplotlibをインポートしておく。できればscipyも。 >>> from numpy im
FluentdとGrowthForecastを使って自分の行動をロギング・可視化する - すぎゃーんメモ
おそらくはそれさえも平凡な日々: もにかじでオレオレ監視ツールについて話してきました GrowthForecast.plで自分ロギングしてみた - by edvakf in hatena の記事のように、FluentdやGrowthForecastを使ったロギングって面白そうだなーと思って自分でもやってみた。 アプリケーション毎のアクティブな時間を取る まず考えたのはこれ。キーイベント発火回数ほど細かくなくても、「アクティブにしている時間の割合」が取れたらそれはそれで良いかな、と。 1秒ごとにアクティブなアプリを調べてロギングしていく。Mac OS Xにおいてアクティブなアプリケーションを調べるならAppleScriptが簡単。 name of (info for (path to frontmost application)) これだけでアクティブにしているアプリケーション名が取れる。
プログラミング言語同士がどう影響を与え合っているのかを示した相関図
世の中には数千種類のプログラミング言語がありますが、その多くは何らかのプログラミング言語から影響を受けてできており、また、自身も他のプログラミング言語に影響を与えています。その関係を1つのマップ上に落とし込んだ相関図が「Programming Languages Influence Network」です。 Programming Languages Influence Network | Exploring Data https://exploring-data.com/vis/programming-languages-influence-network/ まるで星のように見えている点がそれぞれ1つのプログラミング言語を表しています。たとえば「Lisp」にマウスオーバーすると、このように関連する言語までのラインが表示されます。このうち、オレンジ色は「影響を受けた言語」、青色は「影響を与え
経路探索アルゴリズムの「ダイクストラ法」と「A*」をビジュアライズしてみた - てっく煮ブログ
as詳解 ActionScript 3.0アニメーション ―衝突判定・AI・3DからピクセルシェーダまでFlash上級テクニック を読んでいて、経路探索のアルゴリズムで A* が取り上げられていました。A* については、いろいろ検索して調べたりもしたのですが、やっぱり本に書いてあると理解しやすいですね。せっかくなので自分流に実装してビジュアライズしてみました。ダイクストラ法まずは A* の特別なケースでもあるダイクストラ法から見ていきます。クリックすると探索のシミュレーションが開始します。スタート地点(S)からゴール(G)への探索が始まります。色がついたところが「最短経路が決定した場所」です。スタート地点から少しずつ探索が完了していきます。半分ぐらい完了しました。まだまだ進みます。最後まで終わりました。最短経路を黒色矢印で表示しています。ダイクストラ法は、スタート地点から近いノード(=マス
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さまざまなアルゴリズムをアニメーションで解説してくれる『Algomation』 | 100SHIKI
Amazon.co.jp： ビジュアライジング・データ ―Processingによる情報視覚化手法: Ben Fry, 増井 俊之 (監訳), 加藤 慶彦: 本
VisuAlgo moves to https://visualgo.net/en