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『qiita.com』

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  • Plotly Dashで簡単に可視化ができるWebアプリを作る - Qiita

    10 users

    qiita.com/driller

    Plotly Dashとは Plotly Dash(正式名称はDashらしいですが、他にもDashという名前のアプリが色々あるのでこの表記とします)はPython製のWebアプリケーションのフレームワークです。 FlaskやBottleなど、Python製のWebフレームワークは色々ありますが、Plotly DashはPlotlyを使用した可視化されたデータを組み込むことができます。 インストール pipでインストールします。condaでインストールできるかどうかは確認していません。 pip install dash==0.17.7 # The core dash backend pip install dash-renderer==0.7.4 # The dash front-end pip install dash-html-components==0.7.0 # HTML compo

    • テクノロジー
    • 2017/08/06 21:12
    • python
    • memo
    • web
    • Pythonの可視化ツールはHoloViewsが標準になるかもしれない - Qiita

      334 users

      qiita.com/driller

      Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article?

      • テクノロジー
      • 2017/07/29 16:17
      • python
      • visualization
      • Visaulization
      • あとで読む
      • jupyter
      • 可視化
      • データ分析
      • Developer
      • programming
      • ツール
      • pandasのDataFrameの複数列を同時にastypeで型変換 - Qiita

        7 users

        qiita.com/driller

        Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article?

        • テクノロジー
        • 2017/06/28 19:00
        • Python
        • pandasでtableを簡単スクレイピング - Qiita

          7 users

          qiita.com

          こんなサイトのテーブルをpandasのデータフレームに取り込みたくて、BeautifulSoupのタグからリストに変換して・・・と色々やっていたそこのあなた! なんと、read_html(flavor='bs4')だけで簡単に持ってくることができますよ。 (え?知ってた?・・・自分は知らなくてずっと損してましたorz) import pandas as pd tables = pd.read_html('http://stocks.finance.yahoo.co.jp/stocks/history/?code=998407.O', flavor='bs4') print(tables[1]) """ 0 1 2 3 4 0 日付 始値 高値 安値 終値 1 2015年11月19日 19851.24 19959.06 19761.56 19859.81 2 2015年11月18日 1977

          • テクノロジー
          • 2016/12/31 00:21
          • pandas
          • Jupyter notebookでHighcharts - Qiita

            17 users

            qiita.com/driller

            Highchartsとは Javascriptで動作する可視化ライブラリです。 下記のような機能/特徴があります。 ピュアJavaScript プラグイン不要、2つのJSファイルだけで動作 多彩なチャートタイプ 折れ線グラフ スプライン曲線 面グラフ エリアスプライン 横棒グラフ 縦棒グラフ 散布図 OHLC ローソク足 エリアレンジ エリアスプラインレンジ レンジセレクタ 時系列データを素早く表示 時間範囲の選択 1か月、1年、日付指定 時間範囲のチャートをズーム ツールチップ・ラベル データ系列やポイントに関する情報をツールチップ・テキストで表示 マウスをグラフの上に動かすと、ツールチップが表示 エクスポートと印刷 ボタンをクリックして指定のフォーマットでエクスポート PNG、JPG、PDF、SVG ウェブ・ページから直接チャートを印刷 非常に高機能ですが、商用は有償となります。 なぜ

            • テクノロジー
            • 2016/12/25 00:11
            • Jupyter
            • Python
            • library
            • clip
            • JavaScript
            • ipywidgetsとBokeh使ってインタラクティブな可視化をする - Qiita

              11 users

              qiita.com/driller

              なぜ対話型なのか 何らかのパラメータが入ったグラフを出力したい場合、パラメータを変化させる度に確認する方法としては下記のような方法が考えられます。 出力関数の引数を都度入力してグラフを出力 変化させたいパラメータの全てのグラフを出力 対話型でパラメータを設定してグラフを出力 1の方法は入力が少し面倒です。IPythonのコンソール上ならまだしも、Jupyter notebookで関数を実行して、実行した関数の引数を書き換えて・・・はい、面倒ですね。 2の方法はどうでしょうか。2〜3個のグラフを一度に出力して比較するのは十分実用的と言えそうです。 しかし、みたいパラメータが100個あるような状況では人間の目で確認するのが大変そうです。 ということで、3の方法を実装してみます。 ipywidgetsのインストール Jupyter notebookで対話型のUIを実装するにはipywidgets

              • テクノロジー
              • 2016/12/21 12:27
              • jupyter
              • ipywidgets
              • Python
              • qiita
              • clip

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