空き家率のマップ化がわかりやすい - マチノヨハク
5年に1回行われる総務省統計局の「住宅・土地統計調査」は「速報集計」結果は既に出ていますが、このたび「確報集計」結果が公開されました。 www.stat.go.jp それを受け、日頃から参考にさせていただいてるブログで”空き家率のマップ化祭り”とでも呼べる現象が起きています。 NPO法人空家・空地管理センターのブログ 100円からの空き家管理サービスを行うNPO法人空家・空地管理センターのブログには「全国の空き家率マップ」が載っています。これはわかりやすいです。 （画像引用元：NPO法人空家・空地管理センターのブログ「全国の空き家数（確報）から『空き家率MAP』を作成しました」） さらに面白いのが前回調査が行われた5年前に比べて「空き家率が低下した都道府県」もマップ化されています。東北地方や中国地方の海沿いの県が目立ちます。 （画像引用元：NPO法人空家・空地管理センターブログ「全国都道府
amCharts: customizable free flash charts
JavaScript Charts & Maps Programming library for all your data visualization needs. Readme.md Came here to find your next charting library? Good. Our charts were designed to feel modern, sleek and fast, out-of-the box. But don’t take our word for it – check out our demos and fall in love. And best of all, our libs natively integrate with TypeScript, Angular, React, Vue and plain JavaScript apps. F
Plotly
plotly.js abstracts the types of statistical and scientific charts that you would find in packages like matplotlib, ggplot2, or MATLAB. d3.json('https://plotly.com/~DanielCarrera/13.json', function(figure){ var trace = { x: figure.data[0].x, y: figure.data[0].y, z: figure.data[0].z, type: 'contour', autocolorscale: false, colorscale: [[0,"rgb( 0, 0, 0)"],[0.3,"rgb(230, 0, 0)"],[0.6,"rgb(255,210, 0
Pythonパッケージ間の共起関係を可視化してみる | POSTD
はじめに 私は、 BigQueryのGitHubデータ を使って、GitHubリポジトリにある上位3,500個のPythonパッケージの共起を抽出し、 速度ベルレ積分を使ってd3のForceレイアウト を可視化してみました。また、 python-igraph にあるアルゴリズムを使ってグラフをクラスタ化し、 http://graphistry.com/ にアップデートしました。 以下のスクリーンショットは、d3の可視化にあるNumPyのクラスタです（画像をクリックするとライブ版をご覧いただけます）。 以下は、graphistrynによって抽出されたNumPyのクラスタです（画像をクリックするとライブ版をご覧いただけます）。 グラフの特徴： 各ノードは、GitHubで見つけることのできる、それぞれのPythonパッケージです。半径は、 ノードのDataFrame セクションで計算されています
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
Welcome to Bokeh — Bokeh documentation
Bokeh documentation# Bokeh is a Python library for creating interactive visualizations for modern web browsers. It helps you build beautiful graphics, ranging from simple plots to complex dashboards with streaming datasets. With Bokeh, you can create JavaScript-powered visualizations without writing any JavaScript yourself. Finding the right documentation resources# Bokeh’s documentation consists
Qiitaソーシャルグラフの視覚化。
……失敗かな。 example 各ユーザーのフォローデータはAPIから取得しました。 Qiita API document 関係性(フォローの状態)を Force Layoutにしてみましたが、ぶっちゃけあまり見やすくありません。 分かり易く表示するなら、もっと別の表現を使用した方がよさそうですね。 サンプル pathの先頭に矢印を付けるのと、アイコン画像を丸く切り取るのに、svgのdef要素とclipPath要素を使用しています。 <svg> <clipPath id="cut-off-circle"> <circle cx=0 cy=0 r=15 /> </clipPath> <defs> <marker id="licensing" viewBox="0 -5 10 10" refX="15" refY="-1.5" markerWidth="6" markerHeight="6"
Jung使ってみる - aaa.txt
Jungを使おうと思ってダウンロードページを見てみる。 http://jung.sourceforge.net/download.html 三つのライブラリが必要とのこと。 ・JDK5以上 ・Collections-Generic ・Cern Colt 三つのライブラリをEclipseプロジェクトに置いてビルドパスを通しておく。 そして、Sourceforgeから Jung2.0.1を持ってくる。 jung-samples-2.0.1.jarの中なんとかDemoクラスのmainメソッドを実行すると デモを見ることができる。個人的にはClusteringDemoが面白かった。 ↑媒介性の高い辺を順に取り去っていってクラスタリングできる さて、以下１からコードを書いてみる。 Jung 2からは Graphクラスは Graph<V, E>てな感じでVertexとEdgeのクラスを 指定できるよう
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GitHub - reactchartjs/react-chartjs-2: React components for Chart.js, the most popular charting library
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「移動の軌跡」を視覚化する − 5回連続講義：『ビジュアル・コンプレキシティ』を読む【4】 � WIRED.jp 世界最強の「テクノ」ジャーナリズム
ソーシャルネットワークを視覚化する − 5回連続講義：『ビジュアル・コンプレキシティ』を読む──データ・ヴィジュアライゼーション講座【2】 � WIRED.jp 世界最強の「テクノ」ジャー
「本」というシステムを視覚化する − 5回連続講義：『ビジュアル・コンプレキシティ』を読む──データ・ヴィジュアライゼーション講座【3】 � WIRED.jp 世界最強の「テクノ」ジャーナリ
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