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
Google Map上にヒートマップを表示する
国土数値情報サイトからダウンロードした都道府県地価調査データ(点)を元にGoogle Map上に群馬県の地価データをヒートマップで表示しました。 国土数値情報からダウンロードしたデータをKMLにコンバートし、さらにJavascriptの配列に変更(手動)してます。 （ぶっちゃけJPGIS(XML)から、直接JavaScriptの配列に変換した方が楽だったような気も…） KML形式への変換の仕方は以下の記事を参照してください。 Google Map上に学校区情報（国土数値情報）を表示する ※追記 Quantum GISでgeoJSON形式で出力することができるので、そっちを使う方がらくでした。 データさえできてしまえば、ヒートマップを表示するのは簡単です。 HeatmapLayerを使用するには、libraries=visualizationを付加してGoogle Map APIを読み込んで
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