Plotly
Plotly Open Source Graphing Library for Python Plotly's Python graphing library makes interactive, publication-quality graphs. Examples of how to make line plots, scatter plots, area charts, bar charts, error bars, box plots, histograms, heatmaps, subplots, multiple-axes, polar charts, and bubble charts. Plotly.py is free and open source and you can view the source, report issues or contribute on
PowerPointチャート | ウォーターフォール、ガント、マリメッコ、プロセスフロー、アジェンダ | think-cell
カレンダーに基づくガントチャート Microsoft VisioまたはProjectからPowerPointにガントチャートをインポートしようとしたことはありますか？ 「はい」の場合、これはあまりうまく機能しないことがわかります。経験がない方は、まだ基本的なボックスと線を使用してご自分で作成しているのかもしれません。 think-cellはこのような手間を終わらせます。カレンダーに基づくガントチャートをPowerPointで直接作成し、更新できます。1週間の勤務日を5日または7日に設定できる機能や、備考や責任ラベル、期間ブラケットなどを使うことで、ガントチャートの作業時間を数時間ではなく数分に短縮することができます。 自動ウォーターフォール図 PowerPointでウォーターフォールを作成するには時間がかかり、エラーも生じやすくなります。基本的な図形をいじるか、浮動セグメントに対応している
グラフからコミュニティ構造を抽出する 〜リッチフローによるグラフの時間発展〜
コミュニティ抽出とは簡単に言えばグラフにおけるノードのクラスタリング手法です。具体的なアルゴリズムとしてはGirvan–Newman法をはじめ様々なアルゴリズムが存在しますが、この記事では去年（2019年）提案された新しい手法について解説したいと思います[1]。 [1907.03993] Community Detection on Networks with Ricci Flow 話の元になっているのはこちらの論文で、グラフをリッチフローによって変形し、伸びたエッジを切断していくことでクラスタを求めるというアルゴリズムです。リッチフローという聞き慣れない言葉が出てきましたが、ちゃんと後で説明するので気にせず進めましょう。 まずは実際にグラフのクラスタリングを行う様子をアニメーションで見てみてください。 アルゴリズム自体はそれほど難しくありませんが、背景を含めて理解するためには2つの理論
【Graph Attention Networks解説】実装から読み解くGAT - ころがる狸
こんにちは。機械学習の適用先としては、自然言語処理、画像解析、時系列解析など幅広い分野があるわけですが、今日はグラフ構造に対する機械学習モデルを紹介したいと思います。グラフで表現出るものは多く、例えば人間関係だとか、論文の引用・被引用関係、さらには化合物の構造なども当てはまります。近年のグラフニューラルネットワークの多くはグラフの頂点や辺を何らかの特徴量で表現し、それらを周囲の情報を取り込みながら更新していくという仕組みを取っています。数多くの事例が報告されていますが、特に注目されているGraph Attention Networks（GAT）について取り上げます。 原著論文はこちら。これを理解するための鍵は、グラフの頂点を表す特徴量をどのように更新するか、そしてグラフの頂点と頂点の「つながり」の重要度をどのように計算するか、という２点にあると思います。 arxiv.org Graph A
Graph Convolutional Networks for Text Classification
Text classification is an important and classical problem in natural language processing. There have been a number of studies that applied convolutional neural networks (convolution on regular grid, e.g., sequence) to classification. However, only a limited number of studies have explored the more flexible graph convolutional neural networks (convolution on non-grid, e.g., arbitrary graph) for the
VLDB'14 論文採択：グラフの構造を活用した Personalized PageRank の高速計算 - iwiwiの日記
論文が国際学会 VLDB'14 に採択されました．VLDB (International Conference on Ver Large Data Bases) は SIGMOD と並ぶデータベースの最も有名な学会です．学会は 9 月に中国の杭州です． 今回の論文は "Computing Personalized PageRank Quickly by Exploiting Graph Structures" というタイトルで，NII の前原さん，同じ研究室の岩田, NII の河原林先生との共著です． 内容 この論文は大規模なソーシャルネットワークやウェブグラフにおいて Personalized PageRank を高速に計算する手法を提案する論文です．Personalized PageRank は有名な PageRank の一般化です．PageRank が担っていた重要度の計算の他，関連
Personalized PageRankとLabel Propagationが等価という話 - でかいチーズをベーグルする
無向グラフの時のPersonalized PageRank*1とLabel Propagation*2（LGCとも呼ばれる）が本質的に等価というお話。つまりLabel Propagationを計算したいときはPersonalized PageRankを計算すれば等価な結果が得られる。Personalized PageRankとLabel Propagationを知ってる人向けに書くのでわからない人はブラウザの戻るボタンを押してね。 まず、Label Propagationは以下のように書ける。 ただし、で、Wはデータ間の類似度行列、Dは次数の対角行列を示す。また、yはlabeled exampleのラベルを格納するベクトルで、positiveなら1、そうでなければ0を格納する（unlabeledも0）。αは0から1のパラメータ。この等式を満たすfが求められればLabel Propagati
GPU-Accelerated Graph Analytics in Python with Numba | NVIDIA Technical Blog
Numba is an open-source just-in-time (JIT) Python compiler that generates native machine code for X86 CPU and CUDA GPU from annotated Python Code. (Mark Harris introduced Numba in the post Numba: High-Performance Python with CUDA Acceleration.) Numba specializes in Python code that makes heavy use of NumPy arrays and loops. In addition to JIT compiling NumPy array code for the CPU or GPU, Numba ex
Large-scale Recommendation Systems on Just a PC
Aapo Kyrölä presented on running large-scale recommender systems on a single PC using GraphChi, a framework for graph computation on disk. GraphChi uses parallel sliding windows to efficiently process graphs that do not fit in memory by only loading subsets of the graph into RAM at a time. Kyrölä demonstrated training recommender models like ALS matrix factorization and item-based collaborative fi
Boost.Graph 最短経路の長さ(weight)を計算する - Faith and Brave - C++で遊ぼう
TDDBC for C++に参加して書いてたコードの完成版。 当日終わらなかったので、帰ってから仕上げました。 最短経路を計算するのには、ダイクストラ法(boost::dijkstra_shortest_paths)を使用。 頂点のリストを一つずらしでzipした辺のリストを作ったまではよかったけど、頂点のペアとしての辺からどうやってweightを取得するのかがわからず時間がかかってしまいましたが、 boost::tuple<Vertex, Vertex> x; weight += boost::get( boost::edge_weight, g, boost::edge(boost::get<0>(x), boost::get<1>(x), g).first); で取得することができました。 それと、最短経路を計算したあと、経路がなかったことをどう判定すればいいのかわからなかったのですが
Matplotlib: Python plotting — Matplotlib 2.0.0 documentation
Matplotlib: Visualization with Python Matplotlib is a comprehensive library for creating static, animated, and interactive visualizations in Python. Matplotlib makes easy things easy and hard things possible. Create publication quality plots. Make interactive figures that can zoom, pan, update. Customize visual style and layout. Export to many file formats. Embed in JupyterLab and Graphical User I
Spectral Clustering, ICML 2004 Tutorial by Chris Ding
Chris Ding , Comp Sci & Eng Dept, Univ of Texas Arlington (See related tutorial on Principal Component Analysis and Matrix Factorizations for Learning ) Tutorial given at ICML 2004 ( International Conference on Machine Learning, July 2004, Banff, Alberta, Canada ) Tutorial slides for Part I (pdf file) Tutorial slides for Part II (pdf file) Summary. Spectral methods recently emerge as effective met
R Graph Gallery :: Home
Welcome! The R Graph Gallery aims to present several different graphics fully created with the programming environment R [http://www.r-project.org]. Graphs are gathered in a MySQL database and browsable thanks to PHP. We hope that this gallery will provide many benefits, including: Discover new graphics that are suited to specific situations Highlight the poweRful graphical abilities of R Sh
CRAN Task View: gRaphical Models in R
Wikipedia defines a graphical model as follows: A graphical model is a probabilistic model for which a graph denotes the conditional independence structure between random variables. They are commonly used in probability theory, statistics - particularly Bayesian statistics and machine learning. A supplementary view is that graphical models are based on exploiting conditional independencies for con
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What is the Best Interactive Plotting Package in Python? – Research Computing and Data Services Resources
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Large-Scale Graph Processing〜Introduction〜(完全版)
