Python geopandas + Bokeh で地理情報をプロットしたい - StatsFragments
数日前、pandas を利用して地理情報をプロットするという非常によいエントリが翻訳されていた。 postd.cc 上のエントリ、前処理が手間に見えるが pd.read_html や .str アクセサを使えばもっと簡単に書けると思う、、、がそれは本題でない。 pandas で地理情報を扱う場合、geopandas という拡張パッケージを利用すると便利なため、その使い方を書きたい。また、処理を Python で完結させるため、QGIS ではなく Bokeh でプロットしたい。 geopandas のインストール pip で。 $ pip install geopandas geopy このエントリでは依存パッケージである shapely、geopy の機能も利用する。shapely は自動的にインストールされるはずだが、geopy については上のように別途インストールが必要。 地理情報の読
R で 状態空間モデル: {dlm} で単変量モデルの状態空間表現を利用する - StatsFragments
こちらの続きで、状態空間時系列分析入門の第8章の内容。 sinhrks.hatenablog.com 状態空間時系列分析入門 作者: J.J.F.コマンダー,S.J.クープマン,Jacques J.F. Commandeur,Sime Jan Koopman,和合肇出版社/メーカー: シーエーピー出版発売日: 2008/09メディア: 単行本購入: 2人 クリック: 4回この商品を含むブログを見る 状態空間モデルでは、トレンド、季節効果、説明変数効果などさまざまな要因を考慮することができる。また これらの要因を単一の状態空間表現で統一的に扱える。時刻 における観測値 と状態 は以下の式で書ける (前回と同じ)。 この式であらわされたモデルを {dlm} で利用する際にどうすればよいのかをまとめたい。 vignette にあるとおり、{dlm} ではモデルを dlm::dlmModPoly
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
