Pythonの可視化ライブラリDashを使う 1 - Qiita
口上 データを扱う際に大事なのはそのデータをよく見ることです。 データを見て、そのデータをどう扱うか考える。そのデータを深く理解すれば、これまで以上にデータが活かせます。 可視化のライブラリはたくさんあり、どれを使ってよいかが難しいですが、私の最近のおすすめはDashです。 このライブラリは、Flask、React、Plotlyが組み合わされて作られており、ウェブアプリケーションに簡単にできます。また、下のように動きのあるグラフが簡単に作れるところも良いところです。 また、タブでページを分けられるので、プレゼンテーションのような利用の仕方も出来ます。これまで、データを扱うプレゼンテーションって退屈なことが多かったと思います（私だけかもｗ）。その理由は、多くのデータを扱っている割に、発表時はそこから切り抜かれたものしか扱えないという制約が大きかったと思います。 しかしこのライブラリを使えば、
数学学習：リンク集
[御案内] 数学を学んでいて幾ら考えても分からないときは， 近くの友人か先生に聞くのが一番の解決策です．しかし，人に聞くのが嫌なとき， あるいは聞きたくても質問しにくいときは， ネット上にある解説サイトを参照してみるのもよいでしょう． ここでは，数学上の疑問を解決してくれそうなサイトを取りまとめました． 幾らかでも疑問解消に役立てば幸いです． なお、リンク切れがあるときはお知らせください。 ★ 世の中の多くのことは， 「正規分布」ではなく「ベキ分布」に従っているようです。 「ベキ分布：リンク集」も参照してください。 ■図形描画マクロパッケージ「MePoTeX」 [概要] 数学の教材を作成するにはTeXを利用することになりますが、 TeXのソースコードに立体図形や曲面描画のコードを 書き込める「MePoTeX」というパッケージがあります。 その解説ページを作成したので 必要な方は参考にしてく
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