D3.jsはなぜ人気があるのか？ そして、なぜ難しいのか？
個人的なD3愛についてはこちらに。 日本ではまだまだ知名度の低いD3.jsですが、海外ではGithubの人気レポジトリランキングで上位(現在7位)に上がるなど非常に注目度の高いライブラリです。 JavaScriptには他にも多数のChartライブラリが存在しているのですが、その中でなぜD3がこんなにも注目されているのか？ その理由を考えてみました。 結論 なんかスッゲー長くなったので先に結論を書いておきます。 他のChartライブラリより柔軟性が高いコードが簡潔に書けるJavaScriptの面白さを味わえる理解が進む程に惹かれる設計の妙 以上。以下、詳細。 柔軟性 データをグラフとして表示するには、データを画面上の座標に変換しなければなりません。散布図として表示するためにはデータの値を画面上のXY座標変換する必要がありますし、円グラフとして表示するには値の割合からそれぞれの内角の角度などを
D3.js
D3The JavaScript library for bespoke data visualization Create custom dynamic visualizations with unparalleled flexibility
Eegraph - 美しいグラフが簡単に作成できる！グラフ作成サービス
Step1.タイトルを入力 グラフのタイトルを入力します。管理しやすいようにタグの入力も可能です。作成したグラフは、タイトル、タグからグラフを検索することができます。 Step2.データを入力 グラフデータを入力します。グラフデータはCSV、TSV形式に対応しています。CSV、TSVファイルをアップロードもしくは、エクセルなどのスプレッドシートからデータをコピー＆ペーストでグラフデータを入力できます。 Step3.グラフのテーマと種類を選択 グラフのテーマと種類を選択します。グラフのテーマは、「white」「grid」「dark-blue」「dark-green」「dark-unica」の5テーマ、グラフの種類は、「棒グラフ」4種類、「線グラフ」2種類、「面グラフ」4種類、「円グラフ」3種類、グラフの色は4パターンから選べます。
サービス終了のお知らせ - NAVER まとめ
サービス終了のお知らせ NAVERまとめは2020年9月30日をもちましてサービス終了いたしました。 約11年間、NAVERまとめをご利用・ご愛顧いただき誠にありがとうございました。
TomodaHome
GRAPESのWebPageは引っ越しました． このままお待ちください。 5秒以上たっても切り替わらないときは，下記をクリックしてください． https://tomodak.com/grapes/
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
インフォグラフィック - Wikipedia
この記事には参考文献や外部リンクの一覧が含まれていますが、脚注によって参照されておらず、情報源が不明瞭です。脚注を導入して、記事の信頼性向上にご協力ください。（2017年10月） ワシントンメトロの路線図 インフォグラフィック（英語: infographics）は、情報、データ、知識を視覚的に表現したものである[1]。インフォグラフィックは情報を素早く簡単に表現したい場面で用いられ、標識、地図、報道、技術文書、教育などの場面で使われている。また、計算機科学や数学、統計学においても、概念的情報を分かりやすく表現するツールとしてよく用いられる。科学的情報の可視化にも広く適用される。 歴史[編集] 前史[編集] 先史時代、人類は洞窟壁画という最初のインフォグラフィックを生み出し、後に地図を生み出した。地図作成は文字による筆記が行われるよりもずっと早く行われ、チャタル・ヒュユクの地図は紀元前750
HTML5のcanvas機能で綺麗なグラフが作れる！「Flotr2」を試してみた | 株式会社LIG(リグ)｜DX支援・システム開発・Web制作
HTML5のcanvas機能を使用してグラフが作成出来るライブラリ、「Flotr2」がとても素敵だったので試してみました。グラフは円グラフ・棒グラフ・折れ線グラフなど様々な形での表現が可能です。 使用方法 使用するときのルールは以下の通りです。 「flotr2.min.js」を読み込む グラフを表示するdivのID名を決めて、ソースを書き換える（デモでは「#graph」） 上記IDにwidth、heightを設定する あとはサンプルのソースの数値や項目名など書き換えればOK。 デモ 表現出来るグラフが紹介しきれないくらいたくさんあるので、汎用性のある折れ線グラフ、レーダーチャート、円グラフを試してみました。 折れ線グラフ デモページはこちら <br /> <!DOCTYPE html><br /> <html lang="ja" dir="ltr"><br /> <head><br />
[データマイニング+WEB勉強会][R勉強会] R言語によるクラスター分析 - 活用編
データマイニング+WEB勉強会 第３回（2010/04/17）での講義資料です。「R言語によるクラスター分析 - 活用編」 hamadakoichi 濱田晃一。 途中、質問・議論をはさむ双方向形式で進行し、２時間の講義を行いました。 Read less
![[データマイニング+WEB勉強会][R勉強会] R言語によるクラスター分析 - 活用編](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/52687d109360ac1f433027823a8d375bae826956/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.slidesharecdn.com%2Fss_thumbnails%2Fcluster-100416230155-phpapp02-thumbnail.jpg%3Fwidth%3D640%26height%3D640%26fit%3Dbounds)
階層分析法 - Wikipedia
階層分析法（かいそうぶんせきほう）は、意思決定における問題の分析において、人間の主観的判断とシステムアプローチとの両面からこれを決定する問題解決型の意思決定手法。AHP (Analytic Hierarchy Process) とも呼ばれる。ピッツバーグ大学のThomas L. Saatyが提唱した。 階層分析法の主な工程として、「階層構造の構築」、「一対比較」、「ウェイトの計算」、「総合評価値の計算」が挙げられる。 階層構造の構築では、問題の要素を「最終目標」、「評価基準」、「代替案」の3階層に分ける。これによって、明確に問題を捉えることができる。評価基準とは、代替案を評価する際の基準となるものである。具体的には、「価格」や「大きさ」、「デザイン」が挙げられるだろう。代替案は、最終目標を達成するために必要と思われる項目のことで、例えば問題が「ゲーム機の選定」であれば、各社のゲーム機が代替
Online Chart and Graph Maker
× Free Online Chart and Graph Maker Chartle.com is a free online tool where you can create and make your own charts and graphs. We support line charts, bar graphs, bubble charts, pie and donut charts as well as scatter, radar and polar graphs and charts. Select a chart type and enter data for your chart and the chart will be created instantly. You can set all kinds of properties like colors, label
「いいね！」ボタン設置方法 - Facebook開発者
欧州地域でのソーシャルプラグインに対する変更欧州地域でFacebook製品を使用しているユーザーに関しては、Cookie同意プロンプトが更新されたため、ソーシャルプラグインに何らかの影響が現れる可能性があります。欧州地域のユーザーは、1)Facebookアカウントにログインしている、2) 「アプリとウェブサイトのCookie管理」に同意している、のいずれかの条件を満たさない限り、「いいね！」と「コメント」のソーシャルプラグインのサポートを終了します。この二つの要件が満たされていれば、ユーザーは「いいね」や「コメント」ボタンなどのプラグインを見たり、操作したりすることができます。上記のいずれかの条件を満たさない場合、ユーザーはプラグインを見ることができません。 欧州地域には、以下の国が含まれます。 欧州連合 (EU): オーストリア、ベルギー、ブルガリア、クロアチア、キプロス共和国、チェコ共
RStudio使ってApacheのアクセスログをグラフにしてみよう - As a Futurist...
最近個人的にやっと R のブームが来ています。2009 年に Tsukuba.R に参加して gfx さんの前で Perl の話をするという謎のイベントをこなして以来、「そろそろ R 使うか」と言い続けてはや 2 年。ついに遅れたマイブームがやってきました。 さて、今回やってみたのは前回入れてみたサーバ版の RStudio を使って、Apache のアクセスログを何らかグラフにしてみたという内容になります。凝ったことしようとしたんですが、そもそも R がよく分からなかったのでとりあえずできた最低限の話と、いくつか BK 的なものを。間違ってたら教えてくだしあ＞＜ 今回の目標＝アクセスログの 1 時間毎のヒストグラムをグラフにする とりあえずということで、こういうグラフを作ることを目標にしましょう。数値だけであれば以前紹介したコマンドラインで十分でこんな感じ。 参考：突然の Twitter
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