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
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