本記事ではデータの性質毎にグラフおよびそれが伝える内容を整理し，Pythonによるそれらの実装を示す． ここでは From Data to Viz に従って整理する． ただし，一部のグラフ2とMapsとNetworkは扱わない． また，各グラフが得意とする表現は5 Quick and Easy Data Visualizations in Python with Codeで用いられている以下の図に従い，比較，分布，構成，関係，の4種類で分類する． 他の分類基準に興味がある方は他に記事があるのでそちらを参照されたい3． 本章の残りの部分ではグラフ作成時の注意点や実装方針を述べ，実行環境を明記する． 第2章ではデータの性質・目的毎にグラフを整理し，第3章でそれらの実装を示す． 最後に，第4章で参考資料を記す． 方針 グラフ作成時の注意点 ある変数についてプロットする際，凡例が複数になる場合は各

2018年9月頃から第三者に汎用JPドメインがのっとられるドメイン名ハイジャックの事例が相次ぎ、これらは不正なドメイン移管手続きにより発生した疑いがあります。ここでは関連する情報をまとめます。 不正移管の手口 のっとり犯が自身が利用するレジストラを通じて他人が所有するドメインの移管申請を行う。 次のいずれか該当する場合に（一時的に）ドメイン移管申請が行われてしまう恐れがある。 指定事業者が承認確認（不承認含む）を行わない（放置する） 登録者または指定事業者がのっとり犯が行った移管申請を誤って承認してしまう 汎用JPが狙われているのは自動承認ルールを悪用しているためとみられる 移管元指定事業者から承認、または不承認が10日以内に確認取れない場合、自動承認となる。 「汎用JPドメイン名登録申請等の取次に関する規則」第11条第2項に則ったものとされる。 第11条（取次にかかる登録申請等に対する決