この記事はD3.js Advent Calendar 2013の9日目です。Open Dataと大きなことを言いましたが、今回は行政データの基本のキであるところの地図を描画してみます。なわけで地図を描画するところがゴールです。 今回の完成図は下記です。国土交通省から神奈川県の行政区域データを取得しD3.jsで描画します。ついでにホームタウンとしているJリーグチーム毎に色塗りしてみました。(マリノスの最終節については触れるべからず!) サンプルページはこちら D3 Geo Projection D3.jsには地理描画機能がデフォルトで含まれており、さまざまな投影法によって地形データを描画することができます。 https://github.com/mbostock/d3/wiki/Geo-Projections この機能を使って地図を描画します データの入手 まずは国土交通省のページから行政区
インタラクションの実装 さて昨日は D3.js 日本語訳の全 16 章の内容を駆け足で一気に書き下ろしてみましたが、この内容だけですと静的なプロッティングしかできずなんとも消化不良です。 そこで今回は前々回にも紹介した NVD3 との組み合わせでいよいよ D3.js の肝心の目玉であるインタラクションを実装していきます。 完成形のデモアプリケーションはこちらから閲覧できます。 (うまく表示されない場合はブラウザをリロードしてみてください) Heroku を利用する いままでは画像をペタペタと記事に貼ってきましたがインタラクションを見せるには Qiita に画像を貼るだけでは不十分です。そこでデモアプリケーションとして外部のサイトにデプロイすることを考えます。こんなときに非常に便利なのが Heroku というサイトです。詳細はこの辺りを読めば分かると思いますが要は無料でも使える PaaS サ
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
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)として活躍中です。 1年前くらいのデータヴィジュア
Send feedback Visualization: GeoChart Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. Overview A geochart is a map of a country, a continent, or a region with areas identified in one of three ways: The region mode colors whole regions, such as countries, provinces, or states. The markers mode uses circles to designate regions that are scaled according to a va
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Pre 1900s 1910 1920 1930 1940 1950 1960 1970 1980 1990 2000 Beat Music Surf Skiffle Rock & Roll Rhythm & Blues Doo Wop Jump Blues Electric Blues Boogie woogie Blues Rap Rock Heartland Rock Glam Rock Funk Rock Art Rock Blues Rock Garage Rock Soft Rock Folk Rock Pop Rock Southern Rock Symphonic Rock Country Rock Space Rock Psychedelic Rock Progressive Rock Boogie Rock Krautrock Roots Rock Rock Hard
国ごとの色々な個性や歴史、統計データを地図の上に視覚化すると地域ごとにいろいろな変化があって面白いもの。近くの国同士はなんとなく同じような傾向があったり、遠く離れているのに何らかの共通点があったりと見ていて飽きません。
Data and information visualization (data viz/vis or info viz/vis)[2] is the practice of designing and creating easy-to-communicate and easy-to-understand graphic or visual representations of a large amount[3] of complex quantitative and qualitative data and information with the help of static, dynamic or interactive visual items. Typically based on data and information collected from a certain dom
概念地図(がいねんちず)または概念マップ(英: Concept map)とは、概念間の関係を示した図である。概念と概念をラベル付きの矢印で連結し、全体として上から下に分岐していく階層構造になっている。概念同士の連結は、「AはBを増大させる」、「AはBを引き起こす」、「AはBに必要とされている」、「AはBに寄与する」といった関係を表している。概念地図法 または概念マッピング(concept mapping) は、様々な概念の関係を視覚化する技法(概念地図の作成技法)である。 歴史[編集] 概念マップの例(スペイン語) 概念地図法は、コーネル大学のジョセフ・D・ノヴァク[1]らが1970年代に開発したもので、学生の科学的知識を表現する手段として考案されたものであった。その後、各種教育のツールとして使われ、同時に個人やチームの専門知識の表現方法として、教育だけでなく、企業や政府でも使われるように
A concept map or conceptual diagram is a diagram that depicts suggested relationships between concepts.[1] Concept maps may be used by instructional designers, engineers, technical writers, and others to organize and structure knowledge. A concept map typically represents ideas and information as boxes or circles, which it connects with labeled arrows, often in a downward-branching hierarchical st
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Wordle is a wizard. “word cloud” from text as typed by the user The prominence of the cloud depends on the words that appear frequently in the original text. which can customize the characters according to the desired style, such as fonts, layout styles and font color Images created through Wordle can be used in any format. can be printed on paper or saved in the machine for later use Because the
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