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
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