地理空間とOSGeoとPostGISとを簡単に紹介してみます2. 自己紹介 ○ 福山市在住 ○ (独)農業・食品産業技術総合研究機構 近畿中国四国農業研究センター 営農・環境研究領域 所属 ○ http://www.finds.jp/ を運営 3. はじめに ○ 前半 ○ OSGeoという団体があります ○ 様々なソフトが出ています ○ 後半 ○ PostGISをちょっと紹介します • 具体性ゼロです • 具体的な使用法については「続きはWebで」
Amazon EC2上でPython2.7及び各種ライブラリ環境を整える | DevelopersIO
AWSではPythonはEC2環境にデフォルトで導入されていますし、AWS CLIもPython環境の上に成り立っています。そういう意味ではAWSを扱う人に取ってはPythonは割と身近な言語であると言えるでしょう。 そんな私もAWS CLIは普段使いしておりますが、何気にその他の環境...Pythonそのものであったり、データ分析等で使う(使える)ような各種ライブラリについては未知の分野が多いです。そこで当エントリでは、EC2上でPython環境、主にデータ分析周りのPython環境やライブラリを整える手順についてまとめて行きたいと思います。 目次 EC2環境の準備 Python2.7へのアップグレード AWS CLIのアップグレード Beautiful Soup IPython pandas scikit-learn(numpy/scipy/scikit-learn) PuLP Sim
経度１度あたりの距離の計算
今回、二点間の緯度・経度から距離を出すプログラム書いたことで、三角関数とか久しぶりに触れたのでメモっとく。 地球の極半径は6,356.752kmで、赤道半径は6,378.137kmだけど、今回は経度 1度あたりの距離の話なので赤道半径を「地球の半径」と考える。円周は、6,378.137 × 2 × 3.1415（近似値）で 40,073.834km。よく言われる「約 4万km」だよね。 この数値から、赤道部（緯度 0度）では、経度 1度あたりの距離は、円周を 360度で割ればいいので、40,073.834km ÷ 360度で 111.3162km。これも、「約 111km」って表現されてるのを聞いたことがある人もいるだろう。 極半径 6,356.752kmを元に円周をもとめ、360度で割るだけだ。6,356.752km × 2 × 3.1415 ÷ 360で 110.94297km。地球は
Numpyで行列に行や列を貼り合わせる方法 - 西尾泰和のはてなダイアリー
In [23]: M = arange(9).reshape(3, 3) In [24]: M Out[24]: array([[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]]) In [25]: c_[M, [7, 7, 7]] Out[25]: array([[0, 1, 2, 7], [3, 4, 5, 7], [6, 7, 8, 7]]) In [27]: r_[M, [[7, 7, 7]]] Out[27]: array([[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8], [7, 7, 7]])
Sphinx — Sphinx documentation
📝 Rich Text Formatting Author in reStructuredText or MyST Markdown to create highly structured technical documents, including tables, highlighted code blocks, mathematical notations, and more. 🔗 Powerful Cross-Referencing Create cross-references within your project, and even across different projects. Include references to sections, figures, tables, citations, glossaries, code objects, and more.
Individual alpha values in scatter plot
I'm wondering if it is possible to have individual alpha values for each point to be plotted using the scatter function of Matplotlib. I need to plot a set of points, each one with its alpha value. For example, I have this code to plot some points def plot_singularities(points_x, p, alpha_point, file_path): plt.figure() plt.scatter(points_x, points_y, alpha=alpha_point) plt.savefig(file_path + '.p
OpenVPNで外出先のMBAからさくらVPS通して自宅サーバにつなげる環境をつくるの巻 - さよならインターネット
自宅 - さくらVPS - Macbook Air で繋いで、自宅のファイルサーバに置いてある音楽ファイルを 外出先のMBAでiTunes通して聞けないかなーと思ったんですけど ちと重くて無理っぽかった。 OpenVPN、構築メモ。 参考元 http://www.openvpn.jp/howto.html オフィシャル最強です。 環境としては MBA(192.168.10.1) | OpenVPN (10.8.0.6) | sakura VPS(Global IP) OpenVPN (10.8.0.1) | OpenVPN (10.8.0.10) | 自宅サーバ(192.168.200.3)こんな感じで繋ぎます。OpenVPN専用のセグメントをつくり そのセグメントを通してやりとりを行うって感じですね。 sakura vps 中継地点となるVPSでOpenVPNの設定をします。 まずはダウ
pythonで散布図アニメーションを試してみた - 株式会社CFlatの明後日スタイルのブログ
最近pythonを触り始めたのですが、散布図をアニメーションさせる方法が分からなかったので調べてみました。 散布図はmatplotlib.plt.scatter(x,y)で作成する事が出来ます。 また、アニメーションをさせる方法は二通りのやり方があるようです。 animation.ArtistAnimation 事前に用意してあるデータを描画 animation.FuncAnimation 随時データを更新する そこで円周上の点を一度ずつ移動させるというアニメーションをArtistAnimationとFuncAnimationの2つの方法で試してみました。 実行結果はどちらも次のようなものになります。 animation.ArtistAnimationの場合 事前にplt.scatterの戻り値をlistに保存しておき、animation.ArtistAnimationの第二引数に渡すと
Plotting data on a map (Example Gallery) — Basemap Matplotlib Toolkit 1.2.1 documentation
Plotting data on a map (Example Gallery)¶ Following are a series of examples that illustrate how to use Basemap instance methods to plot your data on a map. More examples are included in the examples directory of the basemap source distribution. There are a number of Basemap instance methods for plotting data: contour(): draw contour lines. contourf(): draw filled contours. imshow(): draw an image
Python Install libraries - gfi
Installing numpy, scipy, matplotlib and Basemap on Mac OS X can be challenging. Installation using homebrew This installation path should work for all versions of Mac OS X, because every library involved and the python interpreter is self-compiled. Make sure to use the system compiler to be compatible to system libraries. Install homebrew using the default settings. ruby -e "$(curl -fsSkL raw.gith
Visualizing Summer Travels Part 6: Projecting Spatial Data with Python
Visualizing Summer Travels Part 6: Projecting Spatial Data with Python This post is part of a series on visualizing data from my summer travels. I’ve previously discussed visualizing the GPS location data from my summer travels with CartoDB, Leaflet, and Mapbox + Tilemill. I also visualized different aspects of this data set in Python, using the matplotlib plotting library. However, these spatial
Boost - Sen_it_Cit
Geoinformation and Navigation Systems A geographic information system (GIS) is a multifunctional information system designed to collect, process, model and analyze spatial data and related information about necessary objects. Navigation system - is a complex of devices, algorithms and software, which help to orientate an object in the space. Built-in Software Embedded software (embedded software,
Factorization Machinesについて調べてみた - Qiita
21日のアドベントカレンダーを2日遅れでお届けしております。 忘年会シーズンに入る前に調べておけばよかったと反省するばかり。二日酔いが辛い…。 気を取り直して、今回はFactorization Machines(以下、FM)について書いていきます。 1ヶ月ほど前にRecSys2014読み会で知ってから結構気になっていたで、調べてみた結果をまとめています。 FMはRendleさんが2010年にICDMに出したのが初出の様なので、割りと前から存在していたのですが、完全にノーマークでした。研究はRendleさんがほぼメインで行っている様ですが、KDD2014のNetflixが出しているまとめにも載っているので、業界的には結構有名なんだろうと思います。ノーマークだったけどorz はじめに 協調フィルタ系のレコメンドにトレンドについては、 Collaborative Filtering(CF) →
libFM
libFM: Factorization Machine Library Author: Steffen Rendle Factorization machines (FM) are a generic approach that allows to mimic most factorization models by feature engineering. This way, factorization machines combine the generality of feature engineering with the superiority of factorization models in estimating interactions between categorical variables of large domain. libFM is a software
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Matplotlib Basemap Tutorial: Plotting points on a simple map
http://think-sv.net/blog/?p=1155
The Diamond Jubilee in London: A Tweet Location Analysis – UrbanMovements
Working with shapefiles — Basemap tutorial 0.1 documentation
GADM