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var circle = svg.selectAll("circle") // 1 .data(data) // 2 .style("fill", "blue"); // 3 circle.exit().remove(); // 4 circle.enter().append("circle") // 5 .style("fill", "green") // 6 .merge(circle) // 7 .style("stroke", "black"); // 8 上記コードを順を追って説明すると、 svgの全てのcircle要素を選択 circleに対応するデータを更新する データと対応しているcircleを青で塗りつぶす 対応するデータが無くなったcircleを削除 新しく加わったデータのcircle要素を作成して選択 新しく作成したcircleを緑で塗りつぶす 新しく作成したcirc

PythonからJavaのライブラリを呼び出して使う方法には以下のようなものがあります。 Jython インタプリタ自体がJavaで実装されているので、Pythonスクリプトの中で Javaのクラスや標準ライブラリがそのまま使えます。 一番手っ取り早いですが、CPythonとの互換性が問題になります。 （CPythonの標準ライブラリが一部対応していないなど） Jythonでjarファイルを呼び出す方法についてはこちら http://qiita.com/mojaie/items/9add34871a43c4181af7 JPype CとJavaを連携するJNIを介して、PythonからJavaクラスを呼び出します。 CPythonからJavaをスムーズに呼び出せますが、インストール作業が非常に面倒です。 （Cコンパイラなど依存モジュールの相性によってはインストールすら出来ないことも） Py

const frame = d3.select('body').append('svg') .attr("width", 400) .attr("height", 200); const seq = [1, 2, 3, 4, 5]; frame.selectAll('circle') .data(seq) .enter() .append('circle') .attr('r', d => d * 5) .attr('cx', d => d * 50) .attr('cy', 50); 例えば、データ(上記コードのseq)をユーザが入力して変更できるようにする場合、変更がある度に一度描画したcircleを消して再度データをバインドし、circleを再描画するという操作を付け足す必要がある。 あるいはデータポイントのマーカーをcircleからrectに変更するセレクトボックスを設置する場合、

そこそこの規模のライブラリ書いてると、プロファイルするとき毎回コマンドラインからスクリプトを実行したりunittestのsetUpとtearDown書くのが面倒だったりするので、デコレータを作っておきます。 import cProfile import pstats def profile(func): def _f(*args, **kwargs): pr = cProfile.Profile() pr.enable() print("\n<<<---") res = func(*args, **kwargs) p = pstats.Stats(pr) p.strip_dirs().sort_stats('cumtime').print_stats(20) print("\n--->>>") return res return _f

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PythonでSciPy(NumPy)とmatplotlibを使って3D散布図を作成する方法です。 サンプルデータはiris.csvを使用(http://aima.cs.berkeley.edu/data/iris.csv) scipy.genformtxtメソッドで、csvファイルのデータを直接scipy.array形式で取り込むことができます。 scipy.array形式のデータは普通の配列として扱うことができ、さらにd[d[:,0] >= 7]のように簡単に条件に合うレコードを抽出することができます。複数の条件式を使用する場合はビット演算子で連結します。 グラフ描画の際にはscatter3Dメソッドが使えますが、データ数が多いと極端に重くなります。plotメソッドのほうが良いです。 (5/9追記)plotメソッドではデータの読み込み順にプロットが上書きされていくので、プロットが重なっ

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