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衆院選
qiita.com/chez_sugi
はじめに jupyter notebookでpythonだけでもデータ解析から可視化まで一連の流れが可能ですが、D3.jsの高い表現力とインタラクティブ性をみてしまうと、可視化はJavaScriptでというケースも多くなるのではないでしょうか。そこで、データはpythonで用意してJavaScriptに引き渡す方法を紹介したいと思います。 以下の説明ではpy_d3というjupyter notebook上でD3.jsのコードを実行、表示するパッケージを利用しますが、D3.jsに限らず任意のJavaScriptが実行可能です。1 py_d3のセットアップ
Windows10標準の仮想Linux環境Windows Subsystem for Linux1(以下WSLと表記) が着実に進化しています。Unix系のコマンドの豊富な資産がほぼそのまま利用可能な上に(いくつか正常に動作しないものもありますが)、Windows側のファイルシステムの読み書きが可能でWindowsコマンドも呼び出せます。 今回小ネタで、macOSのopenコマンドのようにWSLからファイルを引数として指定してWindows上で開くようなエイリアスを定義してみました。
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