PythonでPandasのPlot機能を使えばデータ加工からグラフ作成までマジでシームレス - Qiita
Pandasのグラフ描画機能 この記事ではPandasのPlot機能について扱います。 Pandasはデータの加工・集計のためのツールとしてその有用性が広く知られていますが、同時に優れた可視化機能を備えているということは、意外にあまり知られていません。 この機能は Pandas.DataFrame.plot() もしくは Pandas Plot と呼ばれるものです。 Pandas Plotを使いこなすことが出来るようになれば、 データの読み込み、保持 データの加工 データの集計 データの可視化 というデータ分析の一連のプロセスを全てPandasで完結させることが出来る、つまり分析の「揺りかごから墓場まで」を実現することが出来ます。 Pandasのプロット以外の機能について この記事ではPandasのデータハンドリングなどに関わる機能は説明しません。 そちらにも興味がある方は下記の記事などを
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
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 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
Server Sideで作るVisualization - PolyPeaceLight
東京Node学園祭2012 アドベントカレンダーの10日目の記事です。 他の方のように、ベンチマークやコアっぽいところばかりなのですが、僕は少し軽めで最近調べているd3周りについてちょっと便利なツールを作ってみました。 d3jsは非常に優れたvisualizationツールで、モダンなブラウザでは実装されているSVGを使うことで、美しく、インタラクティブなvisualizationを作成することができます。 ところが、「モダン」なブラウザとある通り、IEは9以上が必要になります(幾つかのJSライブラリでコアに関しては8でも動くようですが試していません)。 d3jsが使いたいんだけど、上司から「IE6がまだしっかり生きているんだから対応しないと査定さがるよ」とか言われた時のための逃げ道としてd3rendererを作りました。 d3jsでhtmlを作って、phantomjsで書きだして、画像を
郵便番号マップを作ってみた - てっく煮ブログ
ビジュアライジング・データ ―Processingによる情報視覚化手法 を読んでたら「アメリカの郵便番号を地図上に図示する」という例が出てきたので、これの日本版を作ってみました。 郵便番号マップ内陸地がぽっかりあいてるのが不思議だったり、色でどのへんの地域が近い番号なのかが分かったり、いろいろ興味深いです。絞り込み機能先頭の数字で絞り込む機能もつけてみました。これが東京（1XX）。これが中国四国地方（7XX）。うっすら四国の海岸線が見えます。今週は、これを作っていく過程を紹介していきたいと思います。乞うご期待。ビジュアライジング・データ ―Processingによる情報視覚化手法作者: Ben Fry, 増井俊之(監訳), 加藤慶彦出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2008/12/01メディア: 大型本 連載目次（予定）郵便番号データをデータベースに入れるgeocoding
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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
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