はてなブックマーク3万件にみる技術トレンド2020年まとめ - Qiita
tl;dr 2020年1年間のはてなブックマークの人気エントリー3万件をもとに技術トレンドを分析。 その結論とPythonでグラフ化した手順を書き記します。 ※ご指摘がありましたが、技術トレンドというよりitニューストレンドと言った方が正しいかもしれません。踏まえてお読みください。 前置き 手元に2020年の1年間ではてなブックマークの技術カテゴリーにおいて人気エントリーに一度でも乗ったことのある記事のタイトルデータが3万件ほどあったため、形態素解析を行い単語の出現頻度順に並べてみました。欠損の割合としては多くても1割程度、つまり少なくとも9割程度のデータは揃っているはずなので精度はかなり高いと思います。 （※はてなブックマークはNewsPicksみたくインターネット上の記事をブックマーク・コメントでき、より多くブックマークされた記事が人気エントリーとしてピックアップされるサービスです。w
seabornで見てみる「ぼっちゃん」(お遊びpythonシリーズ)｜wz
またまた昨日の記事の続き。昨日は夏目漱石の「ぼっちゃん」をメカブを使って形態素解析をしてWord Cloudに読み込ませてみたが、今日は頻出名詞をカウントしてグラフにしてみるテスト。 Pythonでグラフを描くのはseabornというライブラリが有名みたいで、これを使ってみる。一緒に文字数をカウントするためにコンテナデータ型とか言う標準ライブラリのcollectionsも使う。 サンプルコードは以下の通り。昨日はstop_wordsで要らない単語を使わない様にしたけど、今回はcollectionsに入ってるのでそれをdelで削除。most_commonというメソッドで頻出上位30位までの単語をグラフ描画に使う。 あっという間にタイトル画像の様なナイスなグラフが完成。めちゃくちゃ簡単。Python素敵。seabornは他にも色んなグラフが描けるみたいで、ちょっといじってみたいなー。仕事でも使
Pythonの可視化ライブラリ「Bokeh」ではじめるデータビジュアライゼーション
Pythonの可視化ライブラリ「Bokeh」ではじめるデータビジュアライゼーション Bokehではじめるデータビジュアライゼーション 2019年1月22日、freee株式会社にて、Data Driven Developer Meetupが主催するイベント「Data Driven Developer Meetup #4」が開催されました。サービスをより良いものにするために日々データと向き合っているデータサイエンティストやエンジニアなど、様々な職種で活躍する人々が集い、知見を共有する本イベント。今回は日本経済新聞社とエムスリー株式会社の2社がメインセッションに登壇し、自社の取り組みについて語りました。プレゼンテーション「Bokehではじめるデータビジュアライゼーション」に登場したのは、YukiyoshiSato氏。デモを交えながら、Pythonのインタラクティブビジュアライゼーションライブラリ
mathgram.xyz - mathgram リソースおよび情報
This webpage was generated by the domain owner using Sedo Domain Parking. Disclaimer: Sedo maintains no relationship with third party advertisers. Reference to any specific service or trade mark is not controlled by Sedo nor does it constitute or imply its association, endorsement or recommendation.
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
処理を実行中です
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
pip install して import するだけで matplotlib を日本語表示対応させる - Qiita
なんでもかんでもJupyter Notebookに表示するためのチートシート ２次元プロット編 - Qiita
