Pythonの可視化ツールはHoloViewsが標準になるかもしれない - Qiita
HoloViewsとは HoloViews は砕けた表現をすると、matplotlibやBokehなどの可視化ツールを使いやすくしたラッパです。 どのバックエンド(matplotlib, Bokehなど)を用いても統一されたコードかつ簡素な記述で可視化を実装することができます。 可視化にかかる学習コストは結構ばかにならないので、HoloViewsを使うことで「可視化のコードを書くことに時間を浪費するのではなく、本来のデータ分析などの業務に集中しましょう」といった感じのコンセプトのようです。 特にmatplotlibのシンタックスは難解なものが多いので、「もう少しシンプルにならないの？」と思っている方は多いのではないでしょうか。 バックエンド 下記の可視化ツールがバックエンドとして使えます。 matplotlib Bokeh Plotly(experimental) インストール conda
D3.js version.4を学ぶための学習リソースの紹介。
この記事は「D3.js Advent Calendar 2016」 参加記事です。 D3.jsメジャーバージョンアップ 2016年6月28日に、約４年ぶりとなるメジャーアップデート、D3.js ver.4が公開されました。 ながらく利用されてきたver.3から大幅な変更が行われ、とくに命名規則が大きく変わったため、ver.3のコードはver.4ではほとんど動かなくなっています。 どちらを使うべきか 各種プラグインなどのver.4への移行はだいぶ進んでいるとはいえ、ネット上のドキュメントなどはいまだver.3を対象としたものが多く、また現在出版されている日本語の参考書は全てver.3を元に書かれています。 しかし、ver.4には、ver.3での反省点も含め、アルゴリズムの最適化や、モジュール化、ver.3にはなかった便利な機能が多数追加されているので、個人的にはver.4をお勧めします。 私
Python pandas + folium + Jupyter でリーフレット / コロプレス図を描きたい - StatsFragments
引き続き、 R の可視化を Python に持ってくるシリーズ。R には以下のようなパッケージがあり、地図上へのリーフレット配置やコロプレス図の描画がカンタンにできる。それぞれの概要はリンク先を。 {leaflet}: リーフレット配置 Leaflet for R - Introduction (英語) {choroplethr}: コロプレス図の描画 choroplethrで大阪市のコロプレス図を描く - Technically, technophobic. これを Python でやりたい。調べてみると folium というパッケージが上記 両方をサポートしているようなので使ってみる。 github.com インストール pip で。 pip install folium 準備 以降の操作は Jupyter Notebook から行う。まずはパッケージをロードする。 import nu
約2600年間かけて文化や知識が世界中に広まっていった様子を可視化するとこうなる
Googleが公開しているデータベース「Freebase」にはさまざまなデータが保存されており、誰でも無料で閲覧できます。そのFreebaseに登録されている歴史上の人物や社会に功績を残した人たちの「生まれた場所」と「亡くなった場所」のデータを解析し、どのようにして人が文化や知識を世界に広めていったのか、世界地図上で可視化したアニメーションが「Charting culture」です。 Humanity's cultural history captured in 5-minute film : Nature News & Comment http://www.nature.com/news/humanity-s-cultural-history-captured-in-5-minute-film-1.15650#/b1 Charting culture - YouTube イタリアのルネサ
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#SWDchallenge: visualize variability — storytelling with data
Redirecting to latest Folium documentation
mpld3でInteractiveデータ可視化
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