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Telloへのコマンド送信には、UDPのポート8889を使用します。今回使用するコマンドは、command、takeoff、landの3つです。 ドキュメントでレスポンスが OK / FALSE となっていても、実際には ERROR や error が返されることがあります。 サンプルプログラム 今回作成したプログラムは以下の通りです。GitHubでMITライセンスで公開しています。 #!/usr/bin/python3 # -*- coding: utf-8 -*- import threading import socket import time import sys from PyQt5.QtWidgets import * class TelloController1(QWidget): def __init__(self): QWidget.__init__(self) sel
江戸時代後期に編纂された地誌『新編武蔵風土記稿』に記載された村の名前を地図上に配置し、国立国会図書館デジタルコレクション(デジコレ)にある新編武蔵風土記稿の該当ページにリンクさせたマップを公開しました。 江戸後期 武蔵国 村名マップ https://fudoki.midoriit.com/ 新編武蔵風土記稿には、武蔵国(東京都、埼玉県、神奈川県の一部)の自然や歴史、名所・旧跡等について網羅的に記載されており、地域の歴史を紐解く上で貴重な資料です。しかも、全265巻に及ぶ大著の全てをデジコレで閲覧することができます。 しかし、新編武蔵風土記稿は現在の行政区域とは異なる郡・領・村という地域区分によって構成されているため、参照したい地域の情報がどのページに記載されているのか探し出すのは困難でした。 そこで、現代のマップ上に江戸時代の村名を配置してデジコレにリンクすることにより、何処に何という村が
政府統計の総合窓口e-Statでは500mメッシュ人口が公開されており、横浜市の統計GISでは250mメッシュ人口が公開されています。しかし、それ以上精細なメッシュ人口のデータは一般には公開されていません。 そこで、OpenStreetMapの建物データを利用して100mメッシュの建物の総床面積を算出し、e-Statの500mメッシュ人口を床面積に応じて按分することにより、100mメッシュ人口を推計してみます。 使用するツールは、もちろんQGISです。 今回対象とする地域は、横浜市緑区の中山駅周辺の500mメッシュ6区画とします。 各メッシュの中央に表示されている数字は、500mメッシュ毎の人口です。 はじめに、Quick OSMプラグインを使用してOpenStreetMapから建物のデータを取得します。 「key」で「building」を指定し、「value」は空白のままにして、データを
これまで、Webページに地図を表示するためのJavaScriptライブラリとしてOpenLayers 2を利用してきました。しかし、まもなくOpenLayers 3がリリースされる見込みです。そこで、OpenLayersの2と3、さらに別のオープンソース(BSDライセンス)のJavaScriptライブラリLeafletの比較調査をしました。 ※OpenLayers 3については、現在公開されている正式版とは仕様が異なる点がありますのでご注意下さい。 比較のための課題として、現在位置を中心にOpenStreetMapをズームレベル18で表示するWebページを、OpenLayers 2、OpenLayers 3、Leafletを用いて作成します。 まずは、OpenLayers 2から。(JavaScriptプログラムのみ示します) var map = new OpenLayers.Map('m
ビジュアライゼーション(1)で使用したオープンデータはExcel形式のファイルだったため、CSV形式に変換する必要がありました。 CSVファイルはプログラムによる処理に便利ですが、それ以上にデータの利活用を向上させる技術として期待されているのがリンクト・オープン・データ(LOD:Linked Open Data)です。 ExcelやCSVでは、データは表形式で表現されます。一方LODでは、RDF(Resource Description Framework)グラフと呼ばれる、主語(subject)と目的語(object)を述語(predicate)でリンクしたトリプル(triple)で表現します。 夏目漱石 → 作品 → 吾輩は猫である 「夏目漱石」が主語、「作品」が述語、「吾輩は猫である」が目的語です。 作品の発行年のデータでは、 吾輩は猫である → 発行 → 1905 というようなグラ
1. ITの利活用に関するコンサルティング、教育、支援業務 2. ITに関するイベントの企画、運営業務 3. IT関連製品、ソフトウェア、デジタルコンテンツの調査研究、企画、開発、販売 4. 前各号に附帯または関連する一切の業務
(オープン)データのビジュアライゼーションに関して、何回かに分けて記します。 第1回目は、D3.jsとGeoJSONを用いて、2012年の日本の県別人口をビジュアライズしてみることにします。 D3.jsは、データビジュアライゼーションのための、オープンソース(BSDライセンス)のJavaScriptライブラリです。D3は、Data-Driven Documentsの略です。 GeoJSONは、おなじみのJSON(JavaScript Object Notation)を用いた、地理空間データ交換フォーマットです。 GeoJSONのデータを用いてD3.jsで日本地図を描き、人口の多寡によって県を塗り分ける、というのが今回のゴールです。 県別人口のデータは、政府統計の総合窓口(e-Stat)から入手できます。しかし、Excelファイルのため、余分な行と列を削除し、文字コードをUTF-8に変換し、
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