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Webサイトで公開できる対話的・探索的（読み手が自由に動かせる）可視化をPythonで実践。データ解析に便利なPlotly，アプリ化のためのユーザインタフェースを作成できるDash，ネットワーク図に強いDash Cytoscapeを具体的に解説。 ◎本書の刊行を記念しまして、ジュンク堂池袋店様にて、オンラインイベントが開催されます。 ○演題：Pythonインタラクティブ・データビジュアライゼーション入門 -COVID-19のデータを使ったインタラク ティブ可視化事例- ○日時：２０２１年１月12日 19:30～21:00 ＊申し込みなどの詳細は、丸善ジュンク堂のサイトにてご確認ください。 グラフ（棒グラフ，散布図，ヒートマップ・・・）や表，地図，ネットワーク図など，簡潔なコードですばやく可視化 オールカラー ●コールバック,アニメーションなどの機能で,大規模データでも特徴把握が簡単に ●統
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? CS 448B Visualization (2020 Winter)は、Maneesh Agrawala氏による、Stanford大で行われた、データの可視化に関する体系的な講義です。 スタンフォード大の"CS 448B Visualization (2020 Winter)" がすごい。 データ可視化の体系的講義。どう図表に変換するかの理論、探索的データ分析、ネットワーク分析等の実践と盛り沢山。 スライドに加え、Observable(JavaScript),Colab(Python)どちらでも例を試せる。https://t.co/
はじめに 厚生労働省のCOVID-19の感染状況のデータを基に、グラフやネットワーク図、データテーブルを作成し、Webアプリケーション化しました。作成したアプリは下のリンクのものとなります。 アプリリンク: https://chomoku.herokuapp.com/covid-19 下はネットワーク図の画面です。 利用しているデータは厚生労働省のサイトから取得しています。スクレイピングといっても、pandasのread_html関数を使っているだけです。下のgithubからも取得できますが、後述するようにアプリからも取得できます。 今回アプリを作成したきっかけは、東洋経済さんの可視化を見て、自分ではこういうところを見てみたいなと思うところがあったのがきっかけでした。 アプリはタブでページが切り替えられ、次の3つの部分に分かれます。 1つ目は普通のグラフを表示するページ。 2つ目がネットワ
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