人口ピラミッド - Wikipedia
全世界の人口ピラミッド (2017年) 人口ピラミッド（じんこうピラミッド）とは、男女別に年齢ごとの人口を表したグラフのことである。 中央に縦軸を引き、底辺を0歳にして頂点を最高年齢者として年齢を刻み、左右に男・女別に年齢別の人口数または割合を棒グラフで表した「年齢別人口構成図」のこと。 19世紀以前の世界、もしくは開発途上国においては、出生数が多く徐々に死亡してゆくことにより、年齢を重ねていくごとに人口が少なくなる。その結果三角形のピラミッド状の形になることから、こう呼ばれる。 ただし、日本をはじめとした先進諸国などでは、医療の発達や少子化（少子高齢化）の影響により三角形にならず、釣鐘形を経てつぼ形になるものがみかけられる。 アンゴラの人口ピラミッド (2005年) 通常の場合、男性を左側、女性を右側に置く。階級は、0歳・1歳・2歳…と1歳ずつ刻んで表すタイプ、0 - 4歳、5 - 9歳
Scatter plot - Wikipedia
Waiting time between eruptions and the duration of the eruption for the Old Faithful Geyser in Yellowstone National Park, Wyoming, USA. This chart suggests there are generally two types of eruptions: short-wait-short-duration, and long-wait-long-duration. A 3D scatter plot allows the visualization of multivariate data. This scatter plot takes multiple scalar variables and uses them for different a
TensorBoard: Embedding Visualization
Deploy ML on mobile, microcontrollers and other edge devices
Tableau Desktop
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【GCP入門編・第13回】 Cloud Datalab でデータの可視化を行ってみよう！ - 株式会社G-gen（ジージェン）
データの解析を行った後に、可視化して全体を把握したいといった時や、ヒストグラムや箱ひげ図を描きたい、そんな時に皆様はどのようなツールを使っているでしょうか？ Microsoft Excel, JMP, Tableau といったソフトウェアを使って可視化する方は多いのではないかと思います。また、普段 Python をお使いの方であれば、 matplotlib や seaborn を使っているのではないでしょうか。 Google Cloud Platform (GCP) では、 Cloud Datalab という可視化ツールが提供されています。データ分析、可視化のためのツールとして人気のある Jupyter Notebook をベースとして作られており、 BigQuery や Cloud Storage といったサービス上にあるデータを手軽に取得し、可視化することができます。 Jupyter
Looker Studio へようこそ | Google Cloud
データでストーリーを伝える 詳細な設定が可能なグラフや表を使ってデータを視覚化できます さまざまなデータソースに簡単に接続する インサイトをチームと共有したり、公開したりすることができます レポートでチームと共同作業することができます 組み込みのサンプル レポートを活用し、迅速にレポートを作成することができます データを可視化 Looker Studio は、お使いのデータを、読み取りや共有が容易で柔軟にカスタマイズできる便利なダッシュボードとレポートに落とし込むことができる無料のツールです。ドラッグ＆ドロップで扱えるレポート エディタでは、次のようなことができます。 線グラフ、棒グラフ、円グラフ、地図、面グラフやバブルチャート、ページ割りされたデータ表、ピボット テーブルなどのグラフを使ってデータを効果的にまとめることができます。 閲覧者フィルタや期間設定を使用してレポートをインタラクテ
Spectrogram — Matplotlib 3.10.1 documentation
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # Fixing random state for reproducibility np.random.seed(19680801) dt = 0.0005 t = np.arange(0.0, 20.5, dt) s1 = np.sin(2 * np.pi * 100 * t) s2 = 2 * np.sin(2 * np.pi * 400 * t) # create a transient "chirp" s2[t <= 10] = s2[12 <= t] = 0 # add some noise into the mix nse = 0.01 * np.random.random(size=len(t)) x = s1 + s2 + nse # the signal NFFT = 1
matplotlib.pyplot — Matplotlib 3.5.3 documentation
matplotlib.pyplot# matplotlib.pyplot is a state-based interface to matplotlib. It provides an implicit, MATLAB-like, way of plotting. It also opens figures on your screen, and acts as the figure GUI manager. pyplot is mainly intended for interactive plots and simple cases of programmatic plot generation: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.arange(0, 5, 0.1) y = np.sin(x) plt.
matplotlibでのプロットの基本
matplotlibを使ってプロットする時、プロットするたびに関数を調べることが多く、効率が悪いので、よく使うものについて情報まとめておく。 matplotlib, pyplot, pylabの関係性 まず、「各々の言葉が何を指すのか」から。 Matplotlib: データビジュアライゼーションパッケージの全体を指す。 pyplot: matplotlibパッケージ内のモジュールを指す。欲しいプロットを作るために暗黙的かつ自動的に図形や軸を作成するインターフェース。基本的にはこのモジュール越しにmatplotlibの機能を活用する。以下のようにインポートして置くのが一般的。 pylab: pyplotとnumpyモジュールを一括インポートするものであるが、現在では特にJupyter notebookやipythonカーネルを使っている場合に奨励されないので、注意すること。 グラフの構成要素
Thumbnail gallery — Matplotlib 2.0.2 documentation
You are reading an old version of the documentation (v2.0.2). For the latest version see https://matplotlib.org/stable/
matplotlib.pyplot.specgram — Matplotlib 3.9.2 documentation
matplotlib.pyplot.specgram# matplotlib.pyplot.specgram(x, NFFT=None, Fs=None, Fc=None, detrend=None, window=None, noverlap=None, cmap=None, xextent=None, pad_to=None, sides=None, scale_by_freq=None, mode=None, scale=None, vmin=None, vmax=None, *, data=None, **kwargs)[source]# Plot a spectrogram. Compute and plot a spectrogram of data in x. Data are split into NFFT length segments and the spectrum
TensorFlow.js: Machine Learning for the Web and Beyond
TensorFlow.js is a library for building and executing machine learning algorithms in JavaScript. TensorFlow.js models run in a web browser and in the Node.js environment. The library is part of the TensorFlow ecosystem, providing a set of APIs that are compatible with those in Python, allowing models to be ported between the Python and JavaScript ecosystems. TensorFlow.js has empowered a new set o
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seaborn
Logarithmic scale - Wikipedia
GitHub - go-echarts/go-echarts: 🎨 The adorable charts library for Golang.
https://echarts.baidu.com/
IoT Analytics - ThingSpeak Internet of Things
Kerasだってハイパーパラメータチューニングできるもん。【hyperas】 - Qiita
Tutorials — Matplotlib 3.9.2 documentation
GitHub - infinitered/nsfwjs: NSFW detection on the client-side via TensorFlow.js
