Pythonグラフ入門
Pythonグラフ入門# このPythonグラフ入門では、プログラミング言語Pythonを使ってグラフを描画する方法を解説しています。対象としている方は、ある程度Pythonに触れている人（リストやNumPyを使った配列を理解できるレベル）です。 本サイトの特徴# このサイトは、Jupyter LabでPythonコードを実行した結果を、Jupyter Bookを用いてHTMLファイルに変換したものです。そのため、お手元の環境でもライブラリなどのバージョンを揃えた上でコードを実行すれば、同じ結果が得られます。 サイト内の検索は、ページ右上の虫メガネのアイコン、または左側のメニュー上部の検索窓から行えます（ウィンドウの幅によって異なります）。 このサイトで検証したPythonと各ライブラリのバージョンは以下の通りです。 Python 3.14.2 Matplotlib 3.10.8 matp
1. Encode the input to binary using UTF-8 and append a single '1' to it. 2. Prepend that binary to the message block. 3. Append the original message length (0, 0 in decimal) at the end of the message block as a 64-bit big-endian integer. 4. Add 447 zeros between the encoded message and the length integer so that the message block is a multiple of 512. In this case 0 + 1 + 447 + 64 = 512
緊迫するロシアとウクライナ
ロシアがウクライナ国境付近に約１０万人の部隊を送り込み、ウクライナとロシアの間の緊張はこの数カ月高まる一方だ。 米英をはじめとする西側諸国は、ロシアが、西側の安全保障同盟である北大西洋条約機構（ＮＡＴＯ）にウクライナが加入するのを断固阻止する試みの一環として侵攻を準備しているのではないかと危惧している。 ロシアは侵攻の意図を繰り返し否定してきた。だがロシア軍は２０１４年、ウクライナ南部のクリミア半島を占領し、ウクライナ東部の一帯を実効支配する分離派勢力を支援してきた。 ロシア軍部隊の集結状況は衛星画像に捉えられており、ウクライナの北部、東部、南部の国境を囲むように基地に部隊が集まっているのがわかる。 １２月末、米国を本拠とする宇宙技術企業マクサー・テクノロジーは、「当社の高解像度衛星画像では、今月に入ってクリミア半島及びウクライナ国境に近い西部ロシアの複数の演習地で、ロシア軍の新たな動きが
AWS 環境の可視化を加速する Diagram-as-code とAmazon Bedrockの活用 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ AWS 環境の可視化を加速する Diagram-as-code とAmazon Bedrockの活用 「このシステム、全体像を見せてもらえますか？」この質問に即座に対応できる組織はどれくらいあるでしょうか。 多くの AWS ユーザーが直面している課題の一つが、インフラストラクチャの可視化です。AWS リソースの構築は Infrastructure as Code (IaC) を実現する AWS CloudFormation や AWS CDK などの発展により自動化が進んだ一方で、それらの構成図を作成する工程は依然として人の手に委ねられていることが多いのが現状です。 以下のような課題を抱えているチームは少なくないでしょう： AWS CloudFormation で管理している本番環境の構成図が古いままで、実態と合っていない 開発環境、ステージ
グラフDBで解き明かすコードの系譜 ～Amazon Neptuneによるメソッド依存関係の可視化～ - NRIネットコムBlog
1. はじめに 2. 基本知識 2-1. グラフとは 2-2. Amazon Neptuneとは 3. メソッド依存関係を可視化してみた 3-1. データの準備 クラス図を利用すればいいじゃないか 3-2. 必要なリソースのプロビジョニング 3-3. Neptune Bulk Loaderによるデータの登録 Neptune Bulk Loaderとは 手順 3-4. Graph Explorerで可視化 Graph Explorerの起動 Graph Viewで可視化 Graph Explorerその他の機能 3-5. リソースの削除 削除する方法 4. まとめ 可視化によってメソッドの依存関係を把握できたか 今後の展望 1. はじめに 皆さんこんにちは、入社2年目の松澤武志です！ 普段はJavaやAngularを用いてアプリケーション開発を行い、趣味でAWSコンソールをいじっています！
VPC内のサブネットやルートテーブルなどのリソースを可視化するリソースマップが追加されました | DevelopersIO
何だこのカッコいいマップは こんにちは、のんピ(@non____97)です。 皆さんはVPC内のリソースを簡単に可視化したいなと思ったことはありますか? 私はあります。 以下記事で紹介している通り、去年VPCの作成ウィザードが大変イケている感じになりました。 このウィザードにより、以下のような情報が分かりやすくなりました。 VPC内にどのAZがサブネットが作成されるのか サブネットにどのルートテーブルと紐づいているのか Internet GatewayやNAT Gateway、VPC、S3のGateway型VPCエンドポイントへのルートを持つルートテーブルはどれか ただし、作成後のVPCでは、こちらのウィザードのようにVPC内のリソースを一目で確認することはできませんでした。 それがなんと、既存のVPCでも確認できるようになっていました。VPCを選択して、Resource mapタブをクリ
SQL+Markdownだけでデータ可視化できるOSS Evidenceを使ってPerfumeの楽曲分析をしてみる - Qiita
BIをコード管理したくないですか？私はしたいです。 BI as Codeを謳うOSSがあるようなので、Get Startedしてみます。 環境構築 公式ドキュメントを見ると、VSCodeのExtensionを入れて開発することを推奨しているようです。 2.Open the Command Palette (Ctrl/Cmd + Shift + P) and enter Evidence: New Evidence Project 3.Click Start Evidence in the bottom status bar 拡張機能のインストール後、2クリックでローカルサーバーが起動しサンプルページが立ち上がりました。 外部データを投入する せっかくなのでサンプルデータ以外のデータを投入してみます。 初期のサンプルデータは、DuckDBのテーブルとして配布されているようです。 ローカル環境
Agent Skills Marketplace - Claude, Codex & ChatGPT Skills | SkillsMP
“This Skills marketplace shares even more examples to inspire you. Explore community-built skills that extend what Claude can do—from automated testing and data visualization to code review and domain name brainstorming.”
はじめにIT分野では日々新しい技術が登場しています。技術者の肌感覚として新しい技術・枯れた技術の区別は付くでしょうが、それらを俯瞰して視ることはできるのでしょうか？昨今のIT分野では、Qiita等のプラットフォームを通じてコミュニティベースでの技術情報の発信が活発に行われています。本稿では、Qiitaの投稿記事に付けられたタグの情報を利用して、過去約10年間の国内のIT技術動向を可視化した「日本のIT技術マップ」を紹介します。 「日本のIT技術マップ」「日本のIT技術マップ」は、Qiitaの投稿記事から得たタグの関係を地図テイストに可視化したものです。投稿記事は、Qiitaのサービス開始時である2011年9月から2022年12月までのものをQiita APIから取得しました。可視化方法の主要な部分は以下の論文を参考にしています。 Gansner, E. R., Hu, Y., & Kobo
PlanetScale Postgres is the fastest way to run Postgres in the cloud. Plans start at just $5 per month. Learn more By Ben Dicken | March 13, 2025 Non-volatile storage is a cornerstone of modern computer systems. Every modern photo, email, bank balance, medical record, and other critical pieces of data are kept on digital storage devices, often replicated many times over for added durability. Non-v
GitHub - rustviz/rustviz: Interactively Visualizing Ownership and Borrowing for Rust
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Zenn や GitHub の Markdown から利用できる Mermaid には「Git ブランチを表現する」機能があります。 その機能を利用してみたところよい感じだったので、記述方法やカスタマイズについてなどを記事にしてみます。 Git ブランチを表現するとは？ ドキュメントでブランチの説明などを読んでいると下記のような図(グラフ)を見かけるかと思います。 図 1-1 AA によるブランチのグラフ A---B---C---D develop \ E---F---G topicA \ H---I---J topicB Mermaid の Gitgraph Diagrams を利用することにより、このような感じで表示できるようになります。 図 1-2 Mermaid によるブランチのグラフ 基本的な使い方 Mermaid 用コードブロックの先頭で gitGraph を記述し、Git の
GitHub - terrastruct/d2: D2 is a modern diagram scripting language that turns text to diagrams.
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GitHub - rougier/scientific-visualization-book: An open access book on scientific visualization using python and matplotlib
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どんなサービス？ デモ動画を見てもらうのが一番わかりやすいと思いますが、「音楽に合わせてウネウネ動く映像」を簡単に作成できます。 作った理由 僕はプログラミング以外に音楽製作もやっていて、SoundCloudなどにアップロードして公開したりしています。 活動していて感じたのが、いまどきは音楽だけで公開しても目立つことができないということです。Web 上のコンテンツはどんどんリッチになっているので、音声だけでは、例えば Twitter のタイムライン上で見過ごされてしまいがちです。 かといって、（僕のように）本気で音楽をやっているわけでもない人が、MV 製作までするのはかなり負担が大きいです。自分で作るにしても依頼するにしても、音楽制作とは全く関係のないスキルとコストが必要です。 一言でいうと、「作った音楽に、あまり労力をかけずに、それっぽい映像をつけてくれるサービスがあったらいいな」と思っ
MicroGPT explained interactively Trying my best to visualize it. I'm a n00b at machine learning though Andrej Karpathy wrote a 200-line Python script that trains and runs a GPT from scratch, with no libraries or dependencies, just pure Python. The script contains the algorithm that powers LLMs like ChatGPT. Let's walk through it piece by piece and watch each part work. Andrej did a walkthrough on
Visualize your ideas. Infinite space to research, brainstorm, diagram, and lay out your ideas. Canvas comes free with Obsidian. A playground for thought Canvas allows you to organize notes visually — an infinite space to research, brainstorm, diagram and lay out your ideas. Embed your notes alongside images, PDFs, videos, audio, and even fully interactive web pages. A new way to think Effortlessly
That wasn’t terribly difficult, but it also probably took a bit of time and exploration. Can we do better? Instead of the typical folders & files view, we can create a visual representation of the code. Below, I've visualized the same repository, but instead of a directory structure, each file and folder as a circle: the circle’s color is the type of file, and the circle’s size represents the size
はじめに こんにちは。ZOZOTOWN開発本部アプリ部バックエンドの髙井です。普段は筋肉のビルドが趣味のエンジニアをやっています。私のチームではZOZOTOWNアプリのバックエンド全般の開発から運用までを行っています。 突然ですが、皆さんご存知でしょうか？ ZOZOTOWNはカスタマーサポートセンターの運営管理や従業員のマネジメント等を総合的に評価する「HDI五つ星認証プログラム」にて、五つ星認証を4回連続で取得しています。これは、CS（カスタマーサポート）対応をする弊社社員の皆さんの愛あるサポートの賜物で、同じサービスに携わる身としてもとても誇らしい気持ちです。 そんなCS対応ですが、問い合わせによっては原因調査をエンジニアが行っています。本記事では、CSからエンジニアに来たお問い合わせ（以後、CS問い合わせと呼ぶ）をまとめたレポート作成の自動化についての事例を紹介します。運用コストを抑
長崎新聞｜平和企画
長崎は地獄だった。 街のあちこちに 黒焦げの死体が転がっている。 腐臭が漂い、 ハエがうるさくたかっている。 すでに死亡した母親の おっぱいを吸う赤ん坊。 「水をくれ」と叫ぶ声もむなしく 死んでいく人たち。 川は人や馬の死体でいっぱい。 まだ生きている重傷者にウジがわく。 地獄。 地獄絵。 生き地獄。 あの日の長崎の様子を、 多くの被爆者が 「地獄」 と表現している。 地獄を体験した人たちは、 核の力に頼ることを許さない。 被爆80年の節目を迎える今日、 被爆者の証言を読んでほしい。 あの夏の長崎を想像してほしい。 知ることが、地獄を遠ざける。 私たちはそう信じて、 被爆者の言葉を伝え続ける。
Mermaid, topoJSON, geoJSON, and ASCII STL Diagrams Are Now Supported in Markdown and as Files - GitHub Changelog
For more information about using diagrams on GitHub, see Creating diagrams in the GitHub documentation For more information about non-code filetypes on GitHub, see Working with non-code files geoJSON ### Here's a geoJSON map in markdown ```geojson { "type": "Polygon", "coordinates": [ [ [-90,30], [-90,35], [-90,35], [-85,35], [-85,30] ] ] } ``` topoJSON ### Here's a topoJSON map in markdown ```top
GitHub - awslabs/diagram-as-code: Diagram-as-code for AWS architecture.
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プレゼン資料やウェブページなどを作成する際は、内容を分かりやすくまとめた図があると便利です。図を作成するためのツールは数多く存在しており、中には図に含まれる要素や表示形式をテキストで指定するだけで美麗な図を出力してくれるツールも存在しています。そんなテキストベース作図ツールの1種で、比較的シンプルな記法でモダンな図を出力できるツールが「D2」です。 D2 Tour | D2 Documentation https://d2lang.com/tour/intro/ Text to diagram https://text-to-diagram.com/ D2は、図の内容をテキストで指示することで、スッキリまとまった図を作成できるツールです。例えば、以下の画像の上部のようなテキストを入力すると、画像下部のような図を出力してくれます。 単純な図を作成する場合はExcelやPowerPointなど
GO TechTalk #29 タクシーアプリ『GO』のログ解析の民主化を促進するStreamlitの活用 で発表した資料です。 ■ YouTube https://www.youtube.com/watch?v=vcE70wYfrOA ■ connpass https://jtx.co…
Manage your database on a spreadsheet-UI and build powerful backend cloud functions, scalably without leaving your browser. Start like no-code, extend with code.
D2 Tour | D2 Documentation
D2 is a diagram scripting language that turns text to diagrams. It stands for Declarative Diagramming. Declarative, as in, you describe what you want diagrammed, it generates the image. For example, download the CLI, create a file named input.d2, copy paste the following, run this command, and you get the image below. NETWORKUSERAPI SERVERLOGSCELL TOWERONLINE PORTALDATA PROCESSORSATELLITESTRANSMIT
解法を図解する技術 | ドクセル
自己紹介 名前: 宇都 恭平 (きょうへい / kuto) Kaggle Competition Master(金3) モビリティ企業でデータサイエンスしてます 関西Kaggler会は初参加！ 福岡在住 強化学習が好きです 去年からPaPa Kaggler keyball44使ってます!！(アピール) @kuto_bopro kuto0633 © 2025 Kyohei Uto 2 / 31 https://x.com/kuto_bopro https://www.kaggle.com/kuto0633
Introducing ggsql, a grammar of graphics for SQL that lets you describe visualizations directly inside SQL queries Read more... Today, we are super excited to announce the alpha-release of ggsql . As the name suggests, ggsql is an implementation of the grammar of graphics based on SQL syntax, bringing rich, structured visualization support to SQL. It is ready for use in Quarto, Jupyter notebooks,
GitHub - janestreet/magic-trace: magic-trace collects and displays high-resolution traces of what a process is doing
magic-trace collects and displays high-resolution traces of what a process is doing. People have used it to: figure out why an application running in production handles some requests slowly while simultaneously handling a sea of uninteresting requests, look at what their code is actually doing instead of what they think it's doing, get a history of what their application was doing before it crashe
Mermaid
MermaidDiagramming and charting toolJavaScript based diagramming and charting tool that renders Markdown-inspired text definitions to create and modify diagrams dynamically.
Unovis
import React, { useCallback } from 'react' import { VisXYContainer, VisAxis, VisArea, VisXYLabels } from '@unovis/react' import { data, formats, DataRecord, getLabels } from './data' export default function StackedArea (): JSX.Element { const labels = getLabels(data) return ( <> <VisXYContainer data={data} height={'50vh'}> <VisArea x={useCallback((d: DataRecord) => d.year, [])} y={formats.map(g =>
Part 2 → Intro Data Tokens Training Inference Base Model Post-Train Psychology RAG Security Pipeline How LLMs Actually Work A complete walkthrough of how large language models like ChatGPT are built — from raw internet text to a conversational assistant. Based on Andrej Karpathy's technical deep dive.
（ほかのアニメーション画像も記事の下のほうにあります。Safariで画像がカクカクする場合は画像を開いてご覧ください。） はじめに 私たちはGPS衛星（をはじめとした、ガリレオ、みちびき、などのGNSS衛星）との位置関係を用いて自分の居場所を正確に知ることができます。ということは、それらの人工衛星自体が今どこを飛んでいるのかもきっと取得できるはずです。 少し調べてみると、実はGPS/GNSS衛星というのは、衛星の現在位置そのものを送信しているわけではなく、軌道を表すためのパラメータ（＝軌道要素）を送信していることがわかりました。利用者側は、その軌道要素をもとに衛星の現在位置を手元で計算するわけですね。 そして、人工衛星の軌道というのは当然ながら様々な機関に監視されているため、軌道要素のデータは、GPSデバイスなどで直接受信せずとも、CelesTrak などのサイトから誰でもダウンロードでき
目次 開発生産性を掘り下げるサービスたち 生産性 = 産出量 / 投入量 生産性を向上させる3側面による整理 ①メソッド（生産方式や業務処理方法） ②パフォーマンス（能率や業務実施効率） ③ユーティライゼーション（計画や活用のうまさ加減） (余談) SPACE フレームワークについて 生産性関連データの可視化で何を見いだせるのか アウトカムの厳密な可視化は難しい 機能としてはアウトプットの可視化に比重が寄る 生産性の可視化を必要としないこともある 可視化された情報から何ができるのか アクティビティ傾向の変化や異常の発見 意思決定における再現性の担保 説明責任における透明性の担保 総じて、すべきでは無いこと 速度と量の回し車にしない 意味を見いだせない指標を運用しない どうぞご健康で！ 開発生産性を掘り下げるサービスたち 開発に関わるインテリジェンスを提供する SaaS には国内では私が勤め
ふるさと納税の寄付額（自治体への寄付金額＝受入額）と控除額（住民の寄付により自治体への納税分が控除された金額）をマッピングしました。 マップを見る データの見方 市区町村ごとにふるさと納税データを基に色分けしています。ページ下部の「寄付 - 控除額」「寄付増加率」ボタンを切り替えると、表示するデータを切り替えることができます。 寄付 - 控除額は2020年度の寄付額から控除額を引いた金額、寄付増加率は5年前（2015年度）と比較した寄付額の増加率です。 市区町村をタップすると、詳細なデータを見ることができます。 凡例
数学を愛する会 on Twitter: "ランダムな迷路を作って、最上部から地面までの最短距離を算出することで、落雷をモデル化できるらしい⚡️ https://t.co/YKCRblgtfi"
ランダムな迷路を作って、最上部から地面までの最短距離を算出することで、落雷をモデル化できるらしい⚡️ https://t.co/YKCRblgtfi
SIEM on Amazon OpenSearch Serviceによるセキュリティログの可視化について - SEGA TECH Blog
はじめに 株式会社セガ ｹﾞｰﾑｺﾝﾃﾝﾂ&ｻｰﾋﾞｽ事業本部技術本部開発IT支援部の長谷川と申します。今回はセキュリティログの活用法の一例としてSIEMを用いた可視化方法を紹介します。 目次 はじめに 目次 背景 Opensearch(Elasticsearch)とは SIEMとは Cognitoとは ユーザプールとは IDプールとは アーキテクチャ 設定方法 Cognitoによるログイン セキュリティログの可視化 補足 まとめ 参考 背景 昨今セキュリティ対策不足によるデータの抽出やサービス操作される被害が発生しており、ログからユーザの行動を抽出し、可視化するまでを一括管理できるものが求められていました。さまざまなサービスの中でSIEM on Amazon OpenSearch Serviceにてログ情報からユーザの行動を可視化・検索により原因を改善するができるため、利用し始めました。
Simplify documentation and avoid heavy tools. Open source Visio Alternative. Commonly used for explaining your code! Mermaid is a simple markdown-like script language for generating charts from text via javascript.
GitHub - kubeshark/kubeshark: eBPF-powered network observability for Kubernetes. Indexes L4/L7 traffic with full K8s context, decrypts TLS without keys. Queryable by AI agents via MCP and humans via dashboard.
Network Observability for SREs & AI Agents Live Demo · Docs Kubeshark indexes cluster-wide network traffic at the kernel level using eBPF — delivering instant answers to any query using network, API, and Kubernetes semantics. What you can do: Download Retrospective PCAPs — cluster-wide packet captures filtered by nodes, time, workloads, and IPs. Store PCAPs for long-term retention and later invest
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Sha256 Algorithm Explained
https://twitter.com/i_tetsuya137/status/1462390320398626816
Qiita投稿記事から作る「日本のIT技術マップ」 - VDSLab Magazine vol.1｜likr
IO devices and latency — PlanetScale
Git ブランチの表現も Mermaid がよい感じに表示してくれました
音楽に合わせて動くかっこいい映像を簡単に作れるサービスを公開しました
MicroGPT explained interactively
Obsidian Canvas - Visualize your ideas
GitHub Next | Visualizing a Codebase
LookerStudioでDevOpsのレポーティングを自動化する - ZOZO TECH BLOG
脱Excel方眼紙を目指す人必見の見やすい図をテキストだけで作れるアプリ「D2」 - GIGAZINE
Streamlitで結合テスト工数の削減に成功した話
Rowy - Low-code backend on Google Cloud and Firebase
ggsql: A grammar of graphics for SQL
How LLMs Work — A Visual Deep Dive
人工衛星の軌道をPythonでアニメーションにしてみよう - Qiita
開発生産性の可視化サービスから何を見いだして何ができるのか、あるいはすべきで無いこと
ふるさと納税「市区町村別」寄付・控除額マップ
Online FlowChart & Diagrams Editor - Mermaid Live Editor
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