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
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
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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