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var circle = svg.selectAll("circle") // 1 .data(data) // 2 .style("fill", "blue"); // 3 circle.exit().remove(); // 4 circle.enter().append("circle") // 5 .style("fill", "green") // 6 .merge(circle) // 7 .style("stroke", "black"); // 8 上記コードを順を追って説明すると、 svgの全てのcircle要素を選択 circleに対応するデータを更新する データと対応しているcircleを青で塗りつぶす 対応するデータが無くなったcircleを削除 新しく加わったデータのcircle要素を作成して選択 新しく作成したcircleを緑で塗りつぶす 新しく作成したcirc
Vue.jsでD3.jsを使わずにグラフを実装する - Qiita
Vue.jsでグラフ を実装するサンプルコードを探すとD3.jsを用いている例が結構見つかります。 しかし本当にD3.jsが必要なのでしょうか？ この記事ではD3.jsやその他グラフライブラリを用いずにVue.jsのみで実装したグラフについて解説します。 TL;DR SVGでおｋ グラフコンポーネントにSVGのテンプレートを書く テンプレートに必要な値を computed でじゃんじゃん作る デモとリポジトリ デモ： https://haribote.github.io/vue-graph-demo/ リポジトリ: https://github.com/haribote/vue-graph-demo 折れ線グラフ、棒グラフ、円グラフ、の3つのグラフを実装してみました。 データの内容はプロ野球における直近5シーズンの年間入場者数です。 NPBが公開している統計データからJSONを用意しました
D3.jsで埼玉県地図を描くときの基本（topojson） - Qiita
D3.jsで日本地図を描くときの基本(geojson) D3.jsで埼玉県地図を描くときの基本（topojson) D3.jsで埼玉県の地図上に市町村ラベルを描く 前回はGeoJSONフォーマットのデータを使って、D3.js(v4)で日本地図を描く方法を紹介しました。今回はTopoJSONフォーマットのデータを使って地図を描く方法を紹介したいと思います。同じ日本地図ではアレなので、今回は埼玉県の地図を描くことにします。 今回作成した埼玉県地図 https://s3-ap-northeast-1.amazonaws.com/kuki-app-bucket/japanmap/saitama.html １．TopoJSONについて GeoJSONは経度緯度の配列をデータとして持っていて、ポイントやライン、ポリゴンを描くことができました。TopoJSONはアーク（弧線）の配列を持っています。しかも
React+D3.jsアプリ作成の基本 - Qiita
例えばダッシュボードとかのページを作るときに、複数のチャート Componentを組み合わせて、１画面を作る必要があります。このような時はReact+D3.jsの組み合わせが第一候補となるでしょう。しかしReactはVirtual DOMを扱うライブラリであり、D3.jsもDOM（SVG要素）を直接扱うライブラリです。この2つを組み合わせて使うには、バッディングしないように明確な仕切りを行う必要があります。大きな流れとしてはReactで作ったDOM要素を、D3.js関数に渡してチャートを描きます。DOM要素を作り出すまではReactの仕事で、そのDOM要素をもらってチャート描く関数はD3.jsの仕事です。以下が今回作ったサンプルです。 http://react-d3-app.s3-website-ap-northeast-1.amazonaws.com/ まず以下のコマンドで環境を作ります
JSのグラフライブラリを今選ぶならHighchartsで決まり（2020年版） - Qiita
トレンド（世界）：すべての国/過去12か月/基準としたキーワードを外さずに数値を取得 トレンド（日本）：日本/過去12か月/基準としたキーワードを外さずに数値を取得 #Highcharts 公式サイト：Interactive JavaScript charts for your webpage | Highcharts デモサイト：Demos / Stock Demos / Maps Demos / Gantt Demos GitHub：https://github.com/highcharts/highcharts npm：https://www.npmjs.com/package/highcharts CDN：https://code.highcharts.com/highcharts.js ライセンス：商用利用は有償、非営利向け無料ライセンスあり（詳細後述） 推薦しておきながら入門記
Flask+websoket+Epochを使ってリアルタイムチャート - Qiita
import os import json import datetime import random import time from gevent import pywsgi from geventwebsocket.handler import WebSocketHandler from flask import Flask, request, render_template app = Flask(__name__) @app.route('/') def index(): return render_template('index.html') @app.route('/publish') def publish(): if request.environ.get('wsgi.websocket'): ws = request.environ['wsgi.websocket']
d3.js + jsdomで国土地理院のベクトルタイルからSVGファイルを生成 - Qiita
var d3 = Object.assign({}, require("d3"), require("d3-tile")); var jsdom = require("jsdom").jsdom; var pi = Math.PI; var tau = 2 * pi; var zoom = { view: 13.5, tile: 16 }; var center = [139.737682,35.686930]; var width = 1200; var height = 480; var mag = Math.pow(2, zoom.tile - zoom.view); var projection = d3.geoMercator() .center(center) .scale(256 * Math.pow(2, zoom.view) / tau) .translate([widt
pythonでローソク足(candle chart)の描画 - Qiita
import numpy as np import pandas as pd def randomwalk(periods=None, start=None, end=None, freq='B', tz=None, normalize=False, name=None, closed=None, tick=1, **kwargs): """Returns random up/down pandas Series. Usage: ``` import datetime randomwalk(100) # Returns +-1up/down 100days from now. randomwalk(100, freq='H') # Returns +-1up/down 100hours from now. randomwalk(100, ,tick=0.1 freq='S') # Retu
統計学入門演習12.10を解きながら、pandasでの散布図の書き方を確認する。 - Qiita
概要 12-10の問題は、 自民得票率と持ち家比率の相関係数を検定する問題です。 資料はかなり古い(1983年の総選挙！！)ですが、持ち家を持っているほど自民党が有利になるように見えて面白いです。 そこで、単に解くだけでなく、pandas, matplotlibあたりを使って、グラフも表示することにしました。 環境 windows10 64bit python3.5 jupyter-notebook 必要なライブラリなどは、http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ からダウンロードしました。pip installで入れると動かないこともありました。 ライブラリ %matplotlib inline import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt impo
Python + matplotlib によるヒートマップ - Qiita
Python と matploblib によるデータ可視化についてはすでに pandas + matplotlib による多彩なデータプロッティングや pandas を利用してデータセットの可視化を素早く試行する、 matplotlib (+ pandas) によるデータ可視化の方法などでさまざまな方法を説明してきました。 今回はヒートマップを描くわけですが、その前にあらためで可視化の方法についておさらいしましょう。 配列からのデータ可視化方法のまとめ ここでのデータ可視化とは配列からなるポピュラーな図示をさしています。配列とは、複数の属性値を持ち、 1 つのデータが 1 つの行で表されるデータの形式です。 いろいろなバリエーションがありますが、主軸となる代表的な可視化方法をまとめます。 棒グラフ (bar) データの大きさの比較に適したグラフです。縦や横に描画する方法、積み上げる方法、複
Python+matplotlibでDendrogram付きHeatmap - Qiita
Rではheatmap(x)と打つだけで、x, y各軸に対してクラスタリングされたデンドログラム付きヒートマップが描画でき、遺伝子の発現量が・・・など日々呟いているbioinformaticiansにはお馴染みの機能なのですが、Python+matplotlib環境で同じことをやろうとした際、あまり情報が無かったので、試行錯誤してみました。 備忘録ついでに公開しときます。 データの準備 まずは、適当なデータとして、細胞組織ごとの遺伝子発現量の増減を表したようなデータを作ります。 ここでの組織のチョイスも、遺伝子のチョイスも、全て適当です。 後でクラスタリングしたときにそれっぽく見えるように、乱数で生成したデータを若干小細工してpandas.DataFrameオブジェクトにします。 # !/usr/bin/env python3 genes = [ 'HIST1H4H', 'SPRN', 'D
tensorFlow : ニューラルネットワークによる回帰(regression) - Qiita
#はじめに 画像の分類やオブジェクト認識などの問題でDNNが注目されていまして，たくさんのサンプルコードが公開されています．これらは分類(classification)の問題ですが，回帰(regression)の問題をDNNで解きたい場面もあると思います．本稿ではtensorFlowとscikit-learnのデータセットを用いて回帰の問題を解いてみようと思います． #データセット scikit-learnの"diabetes"のデータセットを用います．これは糖尿病患者の生理学的な特徴量(10次元, real)と1年後の病状を表すターゲット(1次元, int)をセットにしたデータです．特徴量は$\pm0.2$に正規化されており，ターゲットの値域は$25<y<346$となっています．各特徴量がそれぞれの値が何を意味しているか理解していませんが，とりあえず回してみます．サンプル数は442です．
状態変化なしに効率的な辞書を実装する重み平衡木 - Qiita
状態変化なしに効率的な辞書を実装する重み平衡木 はじめに キーを指定して値を検索したいことはよくある。このような操作のために作られたデータ構造を辞書や連想配列と呼ぶ。多くの言語では辞書としてハッシュテーブルを使う。ハッシュテーブルの時間効率は「いちおう」O(1)ということになっている。しかし、ハッシュテーブルは「状態変化」を前提としたデータ構造だ。ハッシュテーブルは挿入・削除の操作のたびに変化し続ける。 状態変化があるということはコードの実行順序によって値が変化する可能性があるということだ。状態変化による結果を完全に理解することは人間の得意とするところではない。すぐに人間の思考はごちゃごちゃになってしまう。そしてよく訓練されたHaskellerなら非本質的な状態変化を「美しくない」と感じるはずだ。 リストによる辞書 そうだリストを使おう。リストを使えば状態変化にわずらわされることはない。キ
D3.jsで折れ線グラフをシンプルに引く - Qiita
tumblrのActivityを見ていて、こういうのって、D3.js使えばできるのかなと思って試してみました。 tumblrのActivityの折れ線グラフ: 円とか棒グラフはシンプルなサンプルがあるんですが、折れ線グラフはやたらと重厚長大なサンプルしか見当たらなかったので、練習を兼ねて。 D3はデータセットの仕方が独特で、クセをつかめば面白そうです。 やりたいこと Activityは、過去1日単位のNote数らしいのですが、直接ソースを見てみると、[ 2,0,0,0,0,0,0,0,1,1 ]というように、過去数日間のNote数をそのまま配列にしているようでした。 今回は同じように、過去のNote数っぽいデータを折れ線グラフにしてみます。 サンプル ファイルにコピペして保存して、ブラウザから呼び出すと動作します。 Chromeで確認しました。 <!DOCTYPE html> <meta
点を積み上げた棒グラフ表現とアニメーション --データジャーナリズムへのヴィジュアライゼーションの寄稿 - Qiita
この記事は Data Visualization Advent Calendar 2014 の 3 日目の記事です。 記事の概要 この記事では、E2D3 チームの活動として、朝日新聞社の衆議院選の得票数に関する記事に寄稿したヴィジュアライゼーションの技術的な解説をしていきます。（リンク先の記事は過去の衆院選を、得票の絶対数、棄権・無効票の数の増減という観点で、わかりやすい解説とともに振り返った良記事です） 得票率１割台で政権取る可能性 グラフで見る衆院選 - withnews（ウィズニュース） ポイントといきさつ 今回のヴィジュアライゼーションのポイントは 選挙のある年に注目して、各党の得票と棄権・無効票の比較がしやすいこと ある党（または棄権・無効票）に注目して、前後の回との得票数の増減がわかりやすいこと の二つです。時間変化に伴う各党の得票数の変化を表現するなら、線グラフが第一の選択肢
機械学習の過程をD3.jsで可視化する - Qiita
機械学習の過程をD3.jsで可視化する はじめに(お決まりのやつ) こんにちは。 そしてはじめまして、dr_paradiです。 CYBIRDエンジニア Advent Calendar 2014 - Qiitaの12日目です。 CYBIRDエンジニアの昨日の記事は SayakaItoさん(いつもお世話になっております)のルカによる福音書24章でした。最近入った私としては昔のCYBIRDの話（というかITビジネス黎明期）のお話は非常に参考になります。 本日の要約 今回、私はD3.jsというわりと人気なJavaScriptライブラリを用いて、 代表的なクラスタリングアルゴリズムであるK-meansを可視化したお話をします。 ソースとデモはこちらです。 Visualization of K-means bl.ocks.orgを用いています。 自己紹介 フルスタックデータアナリスト(自称)として活躍
jqplot(WebView)でグラフを描く - Qiita
1.はじめに Titaniumでグラフを描くには大雑把に2つの方法があります モジュールを使う WebViewを使う この記事では後者のWebViewを使ってグラフを描く方法を紹介します。 また、ここではWebViewで利用するライブラリに jqplot(無料)を利用します。 ビルド可能なプロジェクトファイル一式は下記URLにおいてあります https://github.com/YoshikazuOota/jqplotTi 2. 想定する動作環境 ここで紹介している範囲ではAndroid / iOS 両方とも1コードで実行できます。 iOSに比べるとAndroid系では多少描画がもたつきますが、実用レベルの処理速度かと思います。 Ti SDK: 3.3.0.GA 以上 OS: Android(2.X〜) / iOS(6.X 〜) 3. 処理の流れ WebViewを使ってグラフを描くコツは、
無料でここまでできる！iOSでグラフ／チャートを描くためのライブラリ - Qiita
概要 ちょっと大げさなタイトルですが、仕事で円グラフを描画したいという要望があったので調査してみたときのメモです。 グラフを描写するライブラリで無料かつ良さそうなものをいくつかをピックアップしてみました。 ・XYPieChart for iOS 円グラフ専用のライブラリです。 円グラフのみ使用するのであればデザイン、アニメーションなど含めて一番よいライブラリでしょう。 ・PNChart for iOS 円グラフ、折れ線グラフ、棒グラフの３つをサポートしてます。 サポートしているグラフも一番多くデザインもシンプルで気に入っているのですが、円グラフは通常のものと表現方法が違い一つのデータしか扱えないようです。 ここを改善できればこの３つの中では一番よいライブラリだと思います。 ・iOSPlot for iOS 円グラフと折れ線グラフの両方をサポートしています。 機能的にも中々よいのですが、ここ
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