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
pip install して import するだけで matplotlib を日本語表示対応させる - Qiita
pip install japanize-matplotlib conda conda install -c uehara1414 japanize-matplotlib 2. グラフを表示する前に本モジュールをインポートする import matplotlib.pyplot as plt import japanize_matplotlib # <- これ plt.plot([1, 2, 3, 4]) plt.xlabel('簡単なグラフ') plt.show()
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
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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
