サクサク読めて、
アプリ限定の機能も多数！
アプリで開く
本ノートは、深津さんのtweetを目にしたことをキッカケに、「全文公開って面白そうだ！」と共感して、2017年に刊行された「グラフをつくる前に読む本」の一部を無償公開しています。 グラフをつくる前に読む本とは、こんな本です。（amazonより内容紹介を抜粋します） 「このグラフどう見ればいいの?」 「このグラフ何かが間違ってる気がする…」 いままで雰囲気でグラフを作成してきたあなたは、こんな場面に出会ったことはないでしょうか。それもそのはず、エクセルやパワーポイントでなんとなく操作すれば簡単にグラフは作成できてしまいます。本書では、棒グラフ、折れ線グラフ、円グラフ、レーダーチャート、ヒートマップ、散布図などの主要なグラフの見せ方を歴史から丁寧に解説します。グラフの発明者たちは、どんなことを考えてデータをグラフにしたのでしょうか? 学校では教えてくれなかった正しいグラフの選択、わかりやすいグ
こんにちは。 決定木の可視化といえば、正直scikit-learnとgraphvizを使うやつしかやったことがなかったのですが、先日以下の記事をみて衝撃を受けました。そこで今回は、以下の解説記事中で紹介されていたライブラリ「dtreeviz」についてまとめます。 explained.ai dtreevizの概要 dtreevizとは より良い決定木の可視化を目指して作られたライブラリです。 解説記事 : How to visualize decision treesGithub :GitHub - parrt/dtreeviz: Apythonmachine learning library for structured data. Sample Imagesdtreeviz/testing/samples at master · parrt/dtreeviz ·GitHub 多
データ視覚化のいろはを無視したグラフはニュースや学術論文によく現れます。いろんな資料からかきあつめたり苦労して測定したデータ、あるいは自分の部署の成果をかっこよく見せたい気持ちはわかりますが、たいていの場合「よく見せる」という欲求は色の濫用や3D化などデザイン要素の足し算として現れがちです。結果としてよく見せたいデータがごちゃごちゃした印象になってしまい、メッセージを読み取りにくいだけでなく時に誤解を生む図に仕上がってしまっていることも多いでしょう。 「データ視覚化のいろは」とは書きましたが、自分は実際に体系的に学んだことがあるわけではなく、ウェブや論文などで目にした良い例と悪い例からぼんやりと「こうすべきなのかな」という指針を認識している程度です。そんな折に、UXやUIを突き詰めたサービスで有名なTHEGUILDの方がデータ視覚化に関するnote記事を公開しているのをみつけました。 デ
目次 §1 始まりは一枚のgif §2 勃発！視覚化大バトル §3 アフロ、レモン、そしておしり §4 ただでさえ天使 §5 手軽な手書き §? ？？？
Taking care of business, onepython script at a time Introduction In thepython world, there are multiple options for visualizing your data. Because of this variety,it can be really challenging to figure out which one to use when. This article contains a sample of some of the more popular ones and illustrates how to use them tocreate asimple bar chart. I willcreate examples of plotting data wi
2014/10/14 追記本書87ページに「母数」という単語が複数回出てきますが、 これは全て「分母」とすべきでした。*1 通常、統計学の文脈では、母数は各確率分布を特徴付ける変数を指す単語であり、 例えば正規分布は平均と分散という二つの母数によって形状が決定されます。 決して母数と分母（あるいは全数）と誤解してはなりません。 しかし母数と分母を混同することは本当によくあることで、本書はこのような頻出する誤解を訂正し、 皆様が統計を用いる際の失敗を一つでも減らす という目的で執筆に至ったにも拘らず、 まさか本書でこのような重大な失敗をしてしまったことに対し 心からお詫び申し上げ訂正させて頂きます。 なお、問題個所の記述は共著者の森藤氏ではなく 私が記述したものであり、全責任は私にあります。本を書くに当たり、誤字脱字や言い回しの不備は出来る限り無くすべきですが、 人間であるためミスをす
最近ツイッター界隈で不思議な円グラフを見かけました。 こんなやつです。 ちょっと調べてみると昨年の報道番組からキャプチャした映像のようです。 このグラフを見て、その手があったか！という新鮮な驚きを感じました。これまでの円グラフの常識にとらわれず、円の中心からあえてずらした位置から分割することで飛躍的に表現の幅を向上させています。無味乾燥で機械的なグラフにくらべて製作者の強い思いがぐっと伝わってきます。なんとイノベーティブでなんとワンダーなグラフなのでしょう。 でも、このグラフ、実際に描こうと思うとけっこう面倒です。Excelのグラフ機能をみても中心点の位置をずらす方法はなさそうです。 そんなわけでゆがんだ円グラフを描くウェブサービスを作りました。 ワンダー・グラフ・ジェネレイター 項目の追加変更はもちろん、中心をずらしたり、楕円形にして項目を強調したりできます。円グラフの秘められた表現力を
D3TheJavaScript library for bespoke data visualizationCreate custom dynamic visualizations with unparalleled flexibility
Tsukuba.R#9での発表に向けてggplot2の勉強を始めた．これまで調べたことを軽くまとめてみる． ggplot2とは 高度な2Dグラフィックの描画について統一的な操作を提供してくれるライブラリ．「The Grammar of Graphics」という思想に基づいていて，ユーザがデータのどの部分に注目したいかを記述していくだけで簡単にきれいなグラフを得られるようになっている． http://had.co.nz/ggplot2/ ggplot2のインストール いつも通り． > install.packages("ggplot2") ggplot2で図を描画する ggplot2で図を描画する方法は主に以下の2通り． qplot関数を使う 自分が得たいグラフに合わせてレイヤーオブジェクトを組み合わせる ここでは以下のggplot2パッケージ付属のdiamondsサンプルデータを使い，それ
RubyやRでスクリプトを書いて可視化してみた． tenki.jpの地震情報を取得するRubyスクリプト (fetch_quake_info.rb) 以下は2011/3/11 0:00から現在時刻までのtenki.jpの地震情報を取得するRubyスクリプト．Nokogiriを使ってスクレイピングする． #!/usr/bin/envruby # -*- coding:utf-8 -*- require "open-uri" require "nokogiri" puts "datetime\tplace\tmagnitude" i = 1 cont = true stop = Time.parse(ARGV[0] || "2011/03/11 0:00") while cont doc = Nokogiri::HTML(URI("http://tenki.jp/earthquake/en
プロットの作製 基本プロットを作る Geoms Aesthetics 違う種類のグラフを重ねる 参照線の追加 グループ分け 層別プロット スケールと軸 Scales 軸ラベルやタイトルの変更 軸の表示範囲を変更する 軸の左右の余白を削除する 軸表示の修飾 日時の軸スケール 軸区切り値の変更 軸スケールの変更 (変数変換) プロットのソート (離散型変数の水準をソートしてプロット) 座標系の反転：横向き箱ひげ図 極座標への変換：円グラフ 座標系のアスペクト比の指定 色セットの変更 ggplot2 のデフォルト色セットの定義 任意の色セットの利用 凡例 凡例位置の変更 凡例ラベルの変更 凡例の一部を削除する テーマ (グラフ背景・グリッドの色, マージン,フォント) Themes 定義済み theme の適用と編集 theme 要素と theme() の併用時の注意点フォント変更 保存 g
▁▂▃▅▂▇ in your shell. View the Project onGitHub holman/spark DownloadZIP File Download TAR Ball View OnGitHub spark sparklines for your shell See? Here's a graph of your productivity gains after using spark: ▁▂▃▅▇ install spark is a shell script, so dropit somewhere and make sureit's added to your $PATH.It's helpful if you have a super-neat collection of dotfiles, like mine. If you're on OS
はじめに Rには、“ggplot2”というライブラリがある。このライブラリを使うと、デフォルトの作図コマンドよりも効率的に作図ができ、しかも分かりやすくて美しい図を描くことができる。美しい図といってもピンと来ないかもしれないが、百聞は一見にしかず、下の2つの図を比べてもらいたい。1つ目の白い背景の図がRのデフォルトの作図コマンドで作成された散布図である。2つ目の灰色の背景の図が“ggplot2”を使った散布図である。 Rのデフォルトの作図機能を使った場合の散布図の例 “ggplot2”を使った場合の散布図の例 以下では、“ggplot2”のコンセプトと簡単な作例を紹介したいと思う。最初は抽象的な話をする。このため、最初から読んで分かりづらかったら、後の方の作例を先に見た方が理解が早いかもしれない。 “ggplot2”のコンセプト “ggplot2”は、どのように作図を行っているのであろうか
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Amazon.co.jp: エンジニアのための データ可視化[実践]入門 ~D3.jsによるWebの可視化 (Software Design plus): 森藤大地, あんちべ: 本![Amazon.co.jp: エンジニアのための データ可視化[実践]入門 ~D3.jsによるWebの可視化 (Software Design plus): 森藤大地, あんちべ: 本](/image.pl?url=https%3a%2f%2fcdn-ak-scissors.b.st-hatena.com%2fimage%2fsquare%2f1965c347a4e5cca149223b8dd684aec3e9703e62%2fheight%3d288%3bversion%3d1%3bwidth%3d512%2fhttps%253A%252F%252Fm.media-amazon.com%252Fimages%252FI%252F51kgB5g91EL._SL500_.jpg&f=jpg&w=240)
Amazon.co.jp: The Grammar of Graphics (Statistics and Computing): Wilkinson, Leland (著), Wills, D. (寄稿), Rope, D. (寄稿), Norton, A. (寄稿), Dubbs, R. (寄稿): 本
