ホールデムポーカ simulation & visualization ～ハンドの勝利確率とプレイ人数に非依存な特徴的なハンドの存在示唆～ - QiitaDeleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article?
D3 で九九の表ならぬ FFの表をつくる - Qiita
<html> <head> <script src="https://d3js.org/d3.v4.js"></script> <script src="https://d3js.org/d3-color.v1.min.js"></script> <script src="https://d3js.org/d3-interpolate.v1.min.js"></script> <script src="https://d3js.org/d3-scale-chromatic.v1.min.js"></script> </head> <body> <div id="hoge"></div> <script> // constants const canvas = [600, 600]; const margin = {top: 30, right: 15, bottom: 15, left:
ホールデムポーカのプリフロップ戦略と可視化 - Qiita
はじめに プリフロップでは、はじめに配られる 2枚のカード(ホールカード) のみを頼りに、ゲームに参加するのかを判断しなければならない。 一般的な戦略としては、「この2枚が手元にある場合の勝利確率」という統計データを頭に叩き込む。この統計データは、以下に示すようなマトリックスで表現される。 引用元: https://www.cardschat.com/poker-starting-hands.php 対角線上には、ポケットペアでの勝率が並び、右上にはスーテッド（2枚のカードの種類がそろっている場合）の組み合わせでの勝率が並ぶ。左下にはオフスートの場合の勝利確率が並ぶ。 確率は全部足して 100% になっていない。これは条件付き確率だからだ。つまり、「AAが来た場合に 85% で勝てる」のと、「KKが来た場合に 83% で勝てる」の 85 + 83 を計算することに意味はない。 ちょっと待っ
【TypeScript+D3.js】Web初心者がWebアプリケーションをでっちあげるまでの道のり - Qiita
概要 タイトル通りの記事です。一応解説記事ですが、自身の脳内で理解している事柄を整理するために書いた、という面が強いです。制作物は以下のリンクからどうぞ。 艦これスケジューラー(Web版) GitHub 制作理由と使用技術について ○制作理由 元々、「艦隊これくしょん」用の遠征スケジュール管理ツールとして、「艦これスケジューラー」というアプリを制作、公開していました。このアプリはJava製ですので、「動作環境を選ばない」ことをウリの一つにしていました。 ただ、ご存知のように近年ではスマートフォンなどの「PC以外のデジタル端末」が増えています。すると、パソコン向けのアプリケーションがそのままでは動かず、いちいち移植版を作る必要がある……といった問題が出てきました。 そのため、「複数スマホOSで作成できる」「PC版もまとめて作成できる」といったクロスプラットフォーム開発用フレームワークを使おう
TypeScript Sampleをやってみるその３付録 - Qiita
<!DOCTYPE html> <svg width="960" height="960" font-family="sans-serif" font-size="10" text-anchor="middle"></svg> <script src="https://d3js.org/d3.v4.min.js"></script> <script> var svg = d3.select("svg"), width = +svg.attr("width"), height = +svg.attr("height"); var format = d3.format(",d"); var color = d3.scaleOrdinal(d3.schemeCategory20c); var pack = d3.pack() .size([width, height]) .padding(1.5
D3.jsはバージョンに気をつけて - Qiita
D3.jsを勉強し始めた際、 バージョンの部分ではまったポイントがありました。 自分と同じくD3.jsを使い始める方を対象に情報共有したいと思います。 はじめに 本題に入る前に、D3.jsってなんぞや？ってところをざっくり触れていきたいと思います。 JavaScriptで作成された、SVG・canvasの描画するためのライブラリ JQueryのようにセレクタ指定での操作が可能 昨今だと、データ可視化（グラフとか）のために使用されていることが多い 詳しいことは、以下の記事で解説されています。 Qiita - D3.jsの概要と使い所について 自分は、D3.jsを学び始めるまで、グラフ描画のためのライブラリと勘違いしていました。 あくまで、SVG・canvasの描画するためのライブラリということを、 上記記事から理解することができました。 JSのグラフ系ライブラリ D3.js以外にも結構あるん
Django（D3.js）データビジュアライズことはじめ - Qiita
$ tree . ┝ app1 │ ┝ __init__.py │ ┝ __pycache__ │ ┝ admin.py │ ┝ apps.py │ ┝ migrations │ ┝ models.py │ ┝ static │ ┝ templates │ │ ┝ index.html #New │ │ ┝ radarChart.js #New │ │ └ index.html.org #いままでのやつはいったん退避 │ ┝ tests │ │ ┝ __init__.py │ │ ┝ __pycache__ │ │ └ tests.py │ ┝ urls.py │ └ views.py ┝ manage.py └ pj1 ┝ __init__.py ┝ __pycache__ ┝ settings.py ┝ urls.py └ wsgi.py <!DOCTYPE html> <html>
gghighlightを汎用的にしたい(中途半端) - Qiita
library(ggplot2) library(purrr) library(stringr) gghl <- function(.geom, LL = list(colour = NA)) { #.geom Geom objects (e.g., ggplot2::GeomPoint) # LL default aethentics for lowlights Stats <- substitute(.geom) %>% # Generate Stat for lowlight and highlight deparse %>% stringr::str_replace('(.*::)?Geom', 'Stat') %>% paste0(c('LL', 'HL')) %>% # _class LL = lowlight HL = highlight list(c( # compute_
gghighlight汎用化2 - Qiita
昨日の記事の続編ですが、昨日の記事のことは忘れていいです。 gghighlightについて グラフ作りにおいて、必要な情報だけを色付けてくれるパッケージ(yutannihilation氏作) http://notchained.hatenablog.com/entry/2017/09/29/212444 library(ggplot2) library(gghighlight) gghighlight_point(iris, aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width, color = Species), Species == 'setosa', use_direct_label = FALSE) といった課題がある。 前者についてはggplot_add()の登場によって解決できる見通しっぽい。 https://yutani.rbind.io/post/20
ggplot2で試行錯誤する時は+ NULLで終わろう - Qiita
ggplot2はレイヤの順番変更や、削除がやや手間 ggplot2は、便利な作図ツールですが、データや書式をレイヤに分けている関係上、レイヤを足す順番が大事になります。 例えば下記の図は、散布図と回帰曲線を足す順番を前後させたもの。 点を目立たせたいか、回帰曲線を目立たせたいか、考えてレイヤを足さなければなりません。 library(ggplot2) library(GGally) gp <- ggplot(iris, aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width, color = Species)) layers <- list( geom_point(), geom_smooth(alpha = 0.6) ) ggmatrix( list( gp + layers, gp + rev(layers) ), nrow = 1, ncol = 2, xAxis
対人関係の可視化：facebook messengerで誰とやりとりしているかをRで - Qiita
動機 誰かと仲良くなると急にメッセージが増える．そのあと疎遠になるとさっぱりやりとりをしなくなる傾向がある．いっぽう，長いあいだ関わりのある友人の場合，量は少ないが長期間にわたってメッセージをやりとりをする．こういうパターンを可視化したい．ひらたく言うと恋/友情/用事がどれほど熱くなって，どれくらいのスピードで冷めたかが見られるようになる． データの収集 まずはfacebookからデータを引っ張ってこないと始まらない．Facebookにログインし，ページの右上からSettings>Download a copy of your Facebook data.と辿っていくと全データがダウンロードできる．人によっては数百MB，数GBにおよぶと思う．ZIPを解凍するとそこにhtml/messages.htmというファイルがある．ここに全メッセージのデータが入っている･･･はずだったのだが，最近仕様
ggplot2でITSをプロットする - Qiita
ある晩、旧知の研究者からggplot2を使って下記のようなグラフを書きたい、と問い合わせがありました。 ggplot2で回帰曲線を描きたい グラフのある点で回帰式が変わるので (次数が上がるとか言ってた)、区間ごとに分けて書きたい geom_smoothではなくて、推定されたパラメータを使ってダイレクトに書きたい predict関数を使うとグラフがギザギザになるので、別の方法で ちょうど私も中断時系列/回帰分断モデルのggplot2での作図に苦労していたので、二つ返事で引き受けました。 少し時間がかかってしまいましたが、宿題を提出致します。 結論 layer関数の第一引数にpredictで推定したデータのsubsetを指定することで、「ある時点」前後のグラフを重ねて出力することができる。 predict関数を用いても、ギザギザしないグラフを書くことはできる。ただし、パラメータの設定次第。
勉強会(2018/3/13,14)のおさらい - Qiita
勉強会でやったように、統計量や変数の型などが分かります。data.frameではView()でエクセルのようなシートがみられます。 dplyr filter()
「データ視覚化のデザイン #1」をggplot2で実装する(in R) - Qiita
「データ視覚化のデザイン #1」をmatplotlibで実装するをRでやってみるというヤツです。 ggplotではなくplotで描いたバージョンも公開しました。 1. すっきりバープロット 普通に書くとこうなります。 dat <- data.frame(name = c("フリーザ", "ギニュー", "クリリン"), val = c(530000, 120000, 10000)) library(tidyverse) ggplot(dat, aes(x = name, y = val))+ geom_bar(stat = "identity") ggsave("fig1.png", width =5, height = 2.5) まず、メインとなるグラフ形式の整形。 1. X軸並び替え: aesのxをreorder(name, val)で並び替え 2. 数値表示：geom_textを使っ
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D3.jsをv3からv4/v5にバージョンアップした際の変更点メモ - Qiita
D3.jsで作るフォーム1: チェックボックス付き折りたたみツリー - Qiita
ggplot2でplotのtype="b"に似たプロットをする。 - Qiita
ggplotで平行座標、散布図行列を描く - Qiita
TDA(topological data analysis)で1次元の輪、２次元の空洞の数を数える - Qiita
geom_barにおけるy軸の対数変換について - Qiita
