fastplotlib: driving scientific discovery through data visualization
fastplotlib is a new GPU-accelerated fast and interactive scientific plotting library that leverages WGPU IntroductionScientific visualization is hard — but it doesn’t have to be. Visualization examples using fastplotlibWhat makes scientific visualization so challenging? High-dimensional, massive datasets — often spanning terabytes of informationComputational bottlenecks — efficiently utilizing re
Pythonグラフ入門
Pythonグラフ入門# このPythonグラフ入門では、プログラミング言語Pythonを使ってグラフを描画する方法を解説しています。対象としている方は、ある程度Pythonに触れている人（リストやNumPyを使った配列を理解できるレベル）です。 本サイトの特徴# このサイトは、Jupyter LabでPythonコードを実行した結果を、Jupyter Bookを用いてHTMLファイルに変換したものです。そのため、お手元の環境でもライブラリなどのバージョンを揃えた上でコードを実行すれば、同じ結果が得られます。 サイト内の検索は、ページ右上の虫メガネのアイコン、または左側のメニュー上部の検索窓から行えます（ウィンドウの幅によって異なります）。 このサイトで検証したPythonと各ライブラリのバージョンは以下の通りです。 Python 3.12.4 Matplotlib 3.9.1 Seabo
人工衛星の軌道をPythonでアニメーションにしてみよう - Qiita
（ほかのアニメーション画像も記事の下のほうにあります。Safariで画像がカクカクする場合は画像を開いてご覧ください。） はじめに 私たちはGPS衛星（をはじめとした、ガリレオ、みちびき、などのGNSS衛星）との位置関係を用いて自分の居場所を正確に知ることができます。ということは、それらの人工衛星自体が今どこを飛んでいるのかもきっと取得できるはずです。 少し調べてみると、実はGPS/GNSSの衛星というのは、衛星の現在位置そのものを送信しているわけではなく、軌道を表すためのパラメータ（＝軌道要素）を送信していることがわかりました。利用者側は、その軌道要素をもとに衛星の現在位置を手元で計算するわけですね。 そして、人工衛星の軌道というのは当然ながら様々な機関に監視されているため、軌道要素のデータは、GPSデバイスなどで直接受信せずとも、CelesTrak などのサイトから誰でもダウンロードで
Pretty Maps in Python
I have 15 years of consulting & hands-on build experience with clients in the UK, USA, Sweden, Ireland & Germany. Past clients include Bank of America Merrill Lynch, Blackberry, Bloomberg, British Telecom, Ford, Google, ITV, LeoVegas, News UK, Pizza Hut, Royal Mail, T-Mobile, Williams Formula 1, Wise & UBS. I hold both a Canadian and a British passport. My CV, Twitter & LinkedIn. Last year I came
はじめに — マンガと学ぶデータビジュアライゼーション
はじめに# データビジュアライゼーションとは，数値や文章などのデータに基づいた情報を，人間が理解しやすい形に視覚化する技術を指します． このサイトは，文化庁のメディア芸術データベース・ラボ（MADB Lab）で公開されている四大少年誌（ 週刊少年サンデー， 週刊少年ジャンプ， 週刊少年チャンピオン， 週刊少年マガジン ）のデータを用いて，データビジュアライゼーションの学習を手助けすることを目指しています． データビジュアライゼーション（に限らずデータ分析全般）の学習において重要なのは，分析対象のデータに興味を持てるかどうかです． 本書では約47年の四大少年誌のマンガ作品データを採用しているため，モチベーションを保ちつつ学習を進めることが可能です．
Diagramsを使ってsystem architecture図をアップデートし続ける - hatappi.blog
最近 Twitter を見ていたら Diagrams という Python 書いたら良い感じのシステム構成図ができるサービスが流れてきた。 diagrams.mingrammer.com プライベートのインフラ構成図は今まで Cacoo で描いていたけど、今回 Diagrams に移行した。 なぜ Diagrams で書くのか プライベートでは terraform だったり Kubernetes のマニフェストを1つのリポジトリで管理している。 AWS の構成や Kubernetes に変更を加える時はいつもそのリポジトリにコミットしてもろもろ終わった後に Cacoo の図を更新していた。 Cacoo は書きやすくて好きなのですが、自分としては図を更新する前の時点で達成感に満たされていつも終わっていました。 そしてどんどん実態と差分が広がり更新しなくなりました。 Diagrams を使うこ
Solving Logistic Regression with Newton's Method
Naturally, we want to maximize the right-hand-side of the above statement, which happens to be our likelihood function. I like to think of the likelihood function as “the likelihood that our model will correctly predict any given \(y\) value, given its corresponding feature vector \(\hat{x}\)”. It is, however, important to distinguish between probability and likelihood.. Now, we expand our likelih
Square-Mile Street Network Visualization – Geoff Boeing
Check out the journal article about OSMnx. All figures in this article come from this journal article, which you can read/cite for more. The heart of Allan Jacobs’ classic book on street-level urban form and design, Great Streets, features dozens of hand-drawn figure-ground diagrams in the style of Nolli maps. Each depicts one square mile of a city’s street network. Drawing these cities at the sam
Working with maps in Python
Kristoffer over at rpsychologist.com wrote a really nice tutorial on getting up to speed with maps in R. It looked something like this. Felt a little left out, so I decided to make a port in Python. You can follow along below or if you prefer this as an Jupyter Notebook that you can download and run on our local machine. To start with you need the packages numpy and matplotlib basemap. The latter
How to Create NBA Shot Charts in Python
%matplotlib inline import requests import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import seaborn as sns Getting the data¶Getting the data from stats.nba.com is pretty straightforward. While there isn't a a public API provided by the NBA, we can actually access the API that the NBA uses for stats.nba.com using the requests library. This blog post by Greg Reda does a great job on explaining how
Music Visualizer :: Will Yager
Blog Music Visualizer A while ago, I purchased some ambient LED lights from Ikea. They were just cool enough to inspire me to do this instead. Using an LED Strip, a Teensy, and a bit of DSP code, I whipped up a pretty cool music-driven display. All code is on Github. Hardware The hardware is pretty straightforward. Adafruit LED Strip Teensy 2.0 Power supply and misc. connectors from Adafruit The T
PlotDevice: A Python-based graphics environment for the Mac
PlotDevice A Python-based graphics language for designers, developers, and tinkerers A Scriptable Graphics Factory PlotDevice is a Macintosh application that lets you write Python scripts to generate 2D graphics using simple drawing commands. Under the hood, your code drives the system's Quartz imaging engine, giving your scripts the same graphical power as a full-fledged Cocoa app. Your code can
Scientific Plotting in Python
Matplotlib has wonderfully served the Python community as the cornerstone of scientific graphics. Recently, many additional Python plotting options have surfaced, aimed to make it easier to create graphics that are interactive and web-publishable. These slides outline some of the new options with links to easy-to-follow, IPython notebooks.
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GitHub - mckinsey/vizro: Vizro is a low-code toolkit for building high-quality data visualization apps.
Elzen, Stef van den / pybaobab · GitLab
GitHub - marceloprates/prettymaps: Draw pretty maps from OpenStreetMap data! Built with osmnx +matplotlib + shapely
Diagrams · Diagram as Code
GitHub - neozhaoliang/pywonderland: A tour in the wonderland of math with python.
GitHub - inconvergent/differential-line: a generative algorithm
GitHub - wapiflapi/binglide: Visual reverse engineering tool. Veles is better, use it. Don't use this.
