2018-02-182022-10-03 このチュートリアルではD3.jsで簡単なグラフ(散布図)を書けるところまでを解説します。 チュートリアル目次 環境準備 要素の追加方法 データのバインド方法 SVGの基礎 グラフの書き方 D3.jsとは D3.js（Data-Driven Documents）はjavascriptのデータ視覚化ライブラリです。データビジュアライゼーションといったらこれ、というぐらい有名なライブラリです。他のライブラリとは異なり、関数にデータを入れれば描画してくれるものでなく、用意したデータを描画用のデータに変換し、変換したデータを元に画面を構成していきます。一つの表示を作るためにいくつかの処理を組み合わせなければなりませんが、それゆえ他のライブラリと比べて汎用性が非常に高く、アイディア次第で魔法のような表示が可能です。 公式サイトのギャラリーに、多くのサンプルがあ

Babelを使ってJavaScriptで書いていたライブラリをTypeScriptへマイグレーションする方法についてのメモ書きです。 数十回はライブラリやアプリケーションのコードベースをJavaScriptからTypeScriptへ変換しているので、 ある程度やり方がパターン化されています。 この記事では、自分がよく利用している次の構成のライブラリを元にしています Babel 6 or 7 Mocha + @babel/register この構成を、次のようなTypeScriptを使った構成へと変換していきます。 Babel -> TypeScript Mocha + ts-node + ts-node-test-register Babelで書かれたライブラリをTypeScriptへ変換 今回はtextlint-rule-helperというライブラリを例にしていきます。 このライブラリは

どうも、まさとらん（@0310lan）です！ 今回は、Webアプリやサービス作りなどで便利に使える高機能なJavaScriptライブラリを厳選してご紹介してみようと思います。 ライブラリ単体でそのままWebアプリとしてリリースできそうなレベルのものから、ちょっとした機能を追加できるものまでピックアップしてみたのでご興味がある方はぜひ参考にしてみてください！ なお、JavaScriptはpaizaラーニングの「JavaScript入門編」で学ぶことができます。そちらも合わせてチェックしてみてください。 オーディオファイルを柔軟に制御できるライブラリ！ 【 howler.js 】 MP3 / WAV / AAC / OGG…など多彩なコーデックに対応しているうえ、オーディオスプライトによる制御も可能なライブラリが「howler.js」です。 音楽プレイヤーはもちろん、オーディオ制作アプリやゲー

ctypes — A foreign function library for Python¶ Source code: Lib/ctypes ctypes is a foreign function library for Python. It provides C compatible data types, and allows calling functions in DLLs or shared libraries. It can be used to wrap these libraries in pure Python. ctypes tutorial¶ Note: The code samples in this tutorial use doctest to make sure that they actually work. Since some code sample

スクロールするとコンテンツをふわりと表示させたり、追従するように表示させたり、ビューポートに表示されてない画像をLazyLoadさせたり、そういえば今回のApple Watchでも面白いスクロールエフェクトが採用されていますね。 スクロールによる変化を検出し、それに合わせてCSSのさまざまなエフェクトを簡単に与えることができる1KBの超軽量JavaScriptライブラリを紹介します。非常にシンプルなので、他のJavaScriptやCSSアニメーションのライブラリと一緒に使用することも簡単です。 実装が簡単 スクロールの変化を検出し、CSSのさまざまなエフェクトを簡単に与えることができます。 超軽量 1KBの超軽量ライブラリ。 依存は無し スクリプトは単体で動作し、他スクリプトへの依存は一切ありません。 ブラウザのサポート IE11を含む、デスクトップ・スマホ用のすべてのブラウザをサポート。

ずっと自分好みのスタイルガイドジェネレーターを探していたんですが、ようやく見つけました！「Fractal 」というツールで、かなり良さそうなのでご紹介します。 初級編、中級編の2回に分けて、初級編ではインストールと初級設定からウェブUIの起動までを、中級編ではコンポーネントのより細かい設定などについてご紹介します。公式ドキュメントは初めてだとわかりづらいところもあったので、その辺を補う形でまとめてみたいと思います。 ※先日、スタイルガイドとパターンライブラリの違いについてまとめましたが、スタイルガイドやパターンライブラリを自動生成するツールは「スタイルガイドジェネレーター」というのが一般的なようです。「パターンライブラリジェネレーター」とは呼ばないみたいですね。 では早速、「Fractalのはじめの一歩」的な感じで行ってみましょう！ Fractalとは まずは、ざっくりとFractalをご

最近、パターンライブラリの作成ツールを探していて「Fractal」というツールを試しています。で、ふと「スタイルガイドとパターンライブラリの違いってなんだっけ？」という疑問が湧いたので、ちょっと整理してみました。ちなみに、どっちがいいかを書いているわけではないです。 特にウェブ向けのものではスタイルガイドもパターンライブラリもほぼ同じ意味で使われていることが多い気がしますが、あえてスタイルガイドとパターンライブラリを違ったものとして定義するとどうなるか、まとめてみます。 スタイルガイド 企業や組織のブランドイメージを統一するためにまとめられたガイドライン ロゴの使い方、配色パターン、タイポグラフィなどのビジュアルデザインを定義する より総括的なものだと文章のトーン&マナーなどのコミュニケーションデザインを定義する場合もある UIパターンやコンポーネントのデザイン一覧（パターンライブラリ）を

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Photo by hoerner_brett 秋山です。 私は主にPythonを使って開発をしているので、今回はPythonの便利なライブラリやフレームワークを紹介していきたいと思います。 といっても割と定番のものを中心に使っているので、既にPythonをがんがん使っている人にとっては「知ってるわ！」というものも多いかと思います。「最近Python書くようになりました～」という人たちにも「これ良い！」ってものが見つかればと思います。 ちなみに前回はPython2系と3系の違いについて書いてますので、「3系に移行しよっかなー」と考えている人は合わせて見てみてください。 paiza.hatenablog.com ■Pythonの便利なライブラリやフレームワーク ◆Web開発系フレームワーク ◇Django みんな大好き有名なDjango。RubyでいうところのRailsのような……全部のせ的な

最近、このモジュールを妻に紹介したところ、そのシンプルさと実用性に驚いていました。 joblib joblibの存在は以前から知ってはいたものの、実際のところはよく理解しておらず、いろいろな機能を寄せ集めたようなモジュールだと思っていました。まあ、その印象は今もあまり変わりませんが、実は非常に便利なモジュールだったのです。私は Flowminder の同僚から再度joblibを勧められて、このモジュールをデータ分析用のコードに幅広く使用しました。では、その機能について紹介しましょう。joblibは大きく分けて、 キャッシング 、 並列化 、 永続化 （データの保存と読み込み）の3つの機能から成ります。実を言うと、私はまだ並列プログラミングの機能は使ったことがないのですが、あとの2つの機能は頻繁に使ってきました。 キャッシング機能とは、シンプルなデコレータを使って、関数を簡単に”メモ化”する

ROSはlinuxベースのロボット用OSです。以下のようなツールやライブラリが含まれているのでロボット開発用には最適です。 メッセージ内データの視覚化ツール rviz, rqt_plot メッセージ記録・再生ツール rqt_bag ロボット用モデリング言語 xacro, urdf 物理シミュレータ gazebo 画像処理ライブラリ OpenCV ナビゲーションライブラリ 座標変換ライブラリ tf また、活発的なコミュニティもあり日々新しいソフトウェアが追加・公開されています。 お知らせ

前に決定木の可視化をしようと思ってやってなかったのでやっておきます 決定木のライブラリは例のごとくscikit-learnを使う pythonの機械学習ライブラリscikit-learnの紹介 - 唯物是真 @Scaled_Wurm 決定木とは 決定木は教師あり学習で使われるモデルで、ルールを木として学習します 例えば身長、体重から性別を予測したい場合、身長が170cm以上で体重60kg以上なら男、みたいなルールを学習します 性能はあまりよくないモデルですが、人間にもわかりやすいルールを出力する(他のモデルと比べれば)という特徴があります 簡単に説明すると、ある変数が一定値以上であるかという条件で分けた時に、データのラベル(性別なら男女)ごとの分布がどちらかに偏るような条件で木を作っていきます 予測するときには、データが条件を満たしているノードをたどって木の一番下の葉ノードまでいって、葉ノ

今日は様々な箇所で賑わっているTensorFlowを使ってみました。 皆さんこんにちは。 お元気でしょうか。朝弱いと結構困りますよね。 TensorFlowが盛り上がってたのでつい書いてみました。 TensorFlowとは http://tensorflow.org/ http://download.tensorflow.org/paper/whitepaper2015.pdf （詳細にライブラリのことを知りたい人はこちらのpdfへどうぞ） TensorFlowはGoogleが開発したデータフローグラフを使用した数値計算ライブラリです。 グラフの各ノードは数値計算のオペレータを示し、エッジはデータの配列を示す。 desktopやserverなどでのCPU,GPU演算をシンプルなAPIで実現することが可能です。 開発者は、GoogleのBrain Teamの研究者、エンジニアです。目的は、機

Googleは、脳の活動を模したニューラルネットワークによって学習を実現する「ディープラーニング」をサポートした機械学習ライブラリ「TensorFlow」をオープンソースで公開しました。ライセンスはApache 2.0オープンソースラインセンスです。 Googleはすでに数年前からディープラーニングを同社のサービスに組み込んでいます。「私たちが社内でディープラーニングの基盤である「DistBelief」を開発したのは2011年のことだ」（ブログ「TensorFlow - Google’s latest machine learning system, open sourced for everyone」から）。 TensorFlowは、このDistBeliefをさらに強化したものだと説明されています。 TensorFlow is general, flexible, portable, e