NumPy + Pandas + matplotlibでデータプロッティングしてみる - WonderPlanet DEVELOPER BLOG
今回のエンジニアブログを担当する藤岡です。 D3.js等のデータ可視化ライブラリは沢山存在していますが、 このエントリでは、「NumPy + Pandas + matplotlib」でデータプロッティングを行います。 所謂データ分析ツールのフロントエンド側の処理を3つのライブラリで実装してみようかと思います。 「データ分析Python」と呼ばれるものですね。 NumPyとは？ NumPyは数値計算を効率的に行うためのPythonの拡張モジュールです。 多次元配列の扱いを簡単にしてくれたり、大規模な高水準の数学関数ライブラリを提供してくれます。 公式サイト: http://www.numpy.org/ Pandasとは？ Pythonのデータ分析ライブラリで、Rライクな機能を提供してくれるモジュールです。 データ操作の為のDataFrameオブジェクトや、データセットの整形、柔軟な変形機能を
JavaScriptによるデータビジュアライゼーション入門
TOPICS Web , Database , HTML/CSS , JavaScript 発行年月日 2015年10月 PRINT LENGTH 396 ISBN 978-4-87311-746-1 原書 Data Visualization with JavaScript FORMAT PDF JavaScript、HTML、CSSといったWeb開発者が日頃使い慣れている技術を使って、効果的で印象的なグラフの作成方法をチュートリアル形式で説明しています。さまざまな可視化手法の中から、データをより効果的に魅せるには、どの表現方法がよいのか、どのような技術が必要なのかを解説します。基本的なグラフから、樹形図、ヒートマップ、ネットワークグラフ、ワードクラウド、時系列グラフ、地理情報、複合グラフなど、ステップバイステップで徐々に機能を追加したり改善を加えながら高機能かつインパクトのあるインタラ
Balance: 一日の仕事とそれ以外のバランスを可視化するアプリ
どれだけの時間自宅にいて、どれだけの時間職場にいるか。たったそれだけでも毎日の正確な情報があると、生活がどんなバランスの上に成り立っているのかがわかります。 Balanceは位置情報から「自宅」「職場」「移動」「その他」の四種類に時間を分類し、可視化してくれるiPhoneアプリです。 本家Lifehackerで紹介されていましたので、インストールして自分のふだんの行動のバランスをみてみました。 Balance Visualizes How Much Time You Spend at Work | Lifehacker### 職場で設定、Movesとの連携も Balance の設定は、自宅、職場、通勤といった基本的な動作の際にそのカテゴリをタップするだけです。 するとその場所を認識して、自動的に時間が加算されていきます。まずは自宅と職場の２箇所ですね。 行動トラッキングアプリ Moves
DAYS7 | Clip your daily life
日常をまるごと記録 DAYS7は、写真を日付ごとに自動的にまとめてくれるシンプルで美しい写真日記アプリです。 旅行の思い出や、日々の食事や作った料理のレシピ、育児日記や可愛いペットの写真コレクション、聴いた音楽やSNSの記録、などなど。使い方はあなた次第！ 日々の思い出をDAYS7で楽しく簡単に整理しましょう。 日記を簡単に 写真にコメントを添えたり、100種類以上の可愛いスタンプを押して思い出を楽しく整理しましょう。 もちろん、ふとした思いつきやつぶやきも気楽にメモすることができます。 さらにApp Extensionにも対応！他のアプリからテキストやURLなどをクリップしてDAYS7に記録することも簡単になりました。 思い出の地を巡る 記録した位置情報をもとに訪れた場所などを写真とともに地図画面で眺めてみましょう。 SwarmやMovesなどの位置記録アプリと同期すれば、チェックインし
ニコ動の動画のつながりを可視化してみた。
Tell Your Worldを聞いてたら見てみたくなったので。ニコニコ動画の再生数の多い動画についての動画間のつながり（動画説明文中のリンク）を可視化してみた。データは自前の収集。可視化にs.o.c.i.a.r.i.u.mを使用。動画化とかはできないのでキャプチャソフト使用。その他動画の詳細は4分あたりから。s.o.c.i.a.r.i.u.m http://syrinx.q.t.u-tokyo.ac.jp/hashimoto/sociarium/いつも思いつき。 mylist/26417530
音声データをヒートマップ形式で視覚的に編集加工できる Roland R-MIX - 音楽方丈記
音声データをヒートマップ形式で視覚的に編集加工できる Roland R-MIX » ソフトウェア(音楽制作) [編集] Roland が2011年12月中旬に発売予定のグラフィカルな音楽編集ソフト R-MIX を紹介。 Windows/Mac 対応、市場予想価格は2万円前後。 機能が限定された iPad 版 R-MIX Tab もリリースが予定されています。 ローランドの独自技術 V-Remastering、VariPhrase を利用してオーディオシグナルを音程(Y軸)、定位(X軸)、レベル(色)に分解したハーモニック・プレースメント(ヒートマップ)で視覚的に表示、任意の範囲を抽出したり消去したり、再生速度やピッチ、ノイズキャンセルやエフェクトなども含めたそれぞれのパラメータを独立してコントロールできるオーディオ・プロセッシング・ソフトです。 用途としては、いちからトラックを作る DA
顔文字の編集距離グラフ - ならば
顔文字の編集距離でグラフを作ってみた。 編集操作は挿入・削除・置換で、各コストは1とした。Microsoft IME 2007で入力できる顔文字をもとに、編集距離が1になる顔文字同士をつないでいる。孤立する顔文字はグラフから削除した。 最大次数17を持つ顔文字は (^_^) である。スタンダード。 顔文字の自動分類に応用できそうな気がする。
スペースシャトルの全ミッションを視覚化する〜 Around the World - サイエンスメディアな日々 インフォグラフィクスな日々
30年間にわたるスペースシャトルの宇宙探索の歴史に、昨年、幕が下ろされた。高い運用コストや安全性の課題もあったが、「再使用できるロケット」と言う今でもチャレンジングな技術を実現した世界的プロジェクトは、現代科学技術の最高峰のひとつであることは誰もが認めるだろう。 ウォールストリート・ジャーナルのインフォグラフィクス、”Around the World”は、スペースシャトルの全ミッションを、センスの良いアルゴリズムとデザインで視覚化したものだ。平面に並べられたアイコンひとつひとつが、シャトルの各ミッションに対応する。アイコンの色は機体の種類に表し、円の大きさは周回高度、線の太さは周回数に比例する。円の中央に書かれたイラストで主要なミッションの種類（人工衛星運用、軍事目的、宇宙ステーション関連、その他の科学ミッション）を識別できる。 さらに、上部にあるGUIによって、機体別のスクリーニングや、
「ビンラディン死亡のニュースはTwitterでどう広まったか」を視覚化
ウサマ・ビンラディン死亡のニュースはTwitter上でどう広まっていったか――ソーシャルソフト企業SocialFlowが分析し、視覚化した。 ビンラディン死亡は米政府の公式発表の1時間前に、ドナルド・ラムズフェルド前国防総長官の補佐官キース・アーバーン氏（@keithurbahn）がTwitterでリークした。同氏は「信頼できる筋からビンラディンが死んだと聞いた」とツイートした。 SocialFlowはこのツイートがどう広まっていったかを、約1500万のツイートとbit.lyの短縮リンクを分析して調べた。同氏のツイートは1分以内に80人以上がRTし、2分以内に300人以上が反応したという。さらに5万人を超えるフォロワーを持つNew York Timesの記者ブライアン・ステルター氏（@brianstelter）がアーバーン氏のツイートを取り上げたことで、拡散が一層進んだ。 アーバーン氏のツ
Wikipediaで削除依頼された記事の審議過程を可視化したNotabilia - Zerobase Journal
Wikipediaの「削除された記事(AfD: Article for Deletion)」に関するデータ視覚化プロジェクト "Notabilia" を紹介する。視覚化を通じて見出されたパターンが興味深い。その他、研究成果の興味深い発見を紹介する。また、触発されたアイデアも述べる。 Notabiliaは、Wikipediaの記事が削除に至るまでの審議過程を視覚化 (visualize) している。 Taraborelli & Ciampagliaの研究 (論文PDF) をもとに、「情報視覚家」 (information visualizer) の Moritz Stefaner が制作した。 Stefaner は、認知科学の学士号と、インタフェース・デザインの修士号を持っている。 Wikipedia の記事は、次の過程で削除される。「削除依頼」が出された記事は「特筆性 (notabilit
Webカメラを使った視線プロット - ならば
ウェブサイトのユーザビリティテストの方法にはユーザの視線を可視化するものがある。gaze plotと呼ばれる方法はユーザの視線の軌跡を記録し、注視した部分に円を描画する。円内の番号は注視した順番を表し、円の大きさは注視時間の長さを表す。この結果から、ウェブサイトのどの部分がどの順番でどのくらい注目されるのかを知ることができる。 面白そうだったからウェブカメラとオープンソースの視線追跡ソフトで簡易なgaze plot環境を作って遊んだ。対象をウェブサイトに限らずに、いろいろ試した結果一覧。 はてなトップページ（はてな） Google Chromeテーマ選択画面（https://tools.google.com/chrome/intl/ja/themes/google.html） 英文（Eye movement in music readingの冒頭を真面目に読む） 楽譜（ラフマニノフ「ピアノ
bits and bytes - Firefoxのヒストリぜんぶをfaviconにして見る！
最近はほとんどどのサイトにfaviconが置かれるようになりました。Ruby on Railに似せて作られたPHPのアプリケーションフレームワークCakePHPではデフォルトでcakePHPのfaviconが入るようになっていたりします。 サイトのfaviconは、ブラウザのブックマークから目的のサイトを探す時のように、大量にあるリストから自分の探しているものを見つける手がかりになります。ロシアで最大のシェアを誇るサーチエンジンyandexの検索結果にはfaviconが一緒に表示されるようになっています。 yandexで表示されているfaviconのURLはhttp://favicon.yandex.net/favicon/ru.wikipedia.orgという形式になっていて、faviconよりあとの部分を変えればそのURLのfaviconが表示されるようになっていました。が、さすがにロ
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藤末 健三 (@fujisue) | Twitter
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