Mozillaは現地時間12日、Web上で各種コードを実行、可視化しシェアできる科学的コミュニケーションツール「Iodideα」を公開、Mozilla Hackで紹介している。 Python、JavaScript、CSSやMarkdownなど複数の言語によるコードをブラウザ上で実行させ、その結果を表示させるIodideαは、科学者や研究者、データサイエンスの分野における分析の共有を意図して開発されている。左部分に計算式やAPIなどWebの特性を活かしたコーディングを書くことで、操作可能なグラフや3D画像など各種Web技術を使った実行結果が右側で実行される。 「Iodideα」には、サンプルが掲載されているが国連のWorld Happiness Report 2018の可視化など社会科学、数学/自然科学分野のローレンツ・アトラクター、1997年以降のサンフランシスコの立ち退き通知など局所にセ

チャートやグラフを実装するのは面倒、と思われがちですが、そんな人にはこのスクリプトをお勧めします。 div要素一つと外部ファイルを一つ、あとはグラフのデータを設定するだけで、さまざまなチャートやグラフが簡単に実装できてしまう単体のJavaScriptライブラリを紹介します。 レスポンシブ対応で、アニメーションにも対応、カラー変更やグラデーションやパターンにも対応している優れものです。 ApexCharts ApexCharts -GitHub ApexChartsの特徴 ApexChartsのデモ ApexChartsの使い方 ApexChartsの特徴 ApexChartsはシンプルなAPIを使用して、インタラクティブなチャートやビジュアライゼーションを作成するためのモダンJavaScriptのチャート作成ライブラリです。 MITライセンスで、個人でも商用でも無料で利用できます。 レスポ

社会に存在するデータのうち、たとえばこのようなデータが該当する。 - コンピュータOSが管理するファイルシステムにおけるファイルとディレクトリの関係 - 書籍の構造（部、章、節） - レガシーな会社組織（社長、部長、課長） - 生物の分類法 - 文献学（philology） 表現方法 大きく三つに分ける。 隣接関係・ダイアグラム（Adjacency diagrams）...入れ子（nested） アイシクル・ツリー（Icicle Tree） サンバースト・チャート（Sunburst Chart） エンクロージャー・ダイアグラム（Enclosure diagrams）...入れ子（nested） ツリーマップ（Treemaps） サークルパッキング（Circle Packing） ノードリンク・ダイアグラム（Node-link diagrams）...積み重ね（stacked） Dendro

会員事業部の有賀(id:chezou)です。 今年一年、社内では勝手に"Jupyterの伝道師"を標榜してJupyter notebookの普及活動を展開してきました。 先日、社内でハンズオンも行ったおかげもあり、かなり社内のマシンにPython環境が構築されてきました :) Jupyter notebookとは？ ひとことで言うとブラウザで動くすごい便利なREPL*1です。 百聞は一見にしかず、見てみましょう。 このように、Rubyの対話環境であるpryを触っているようにインタラクティブにコードを書くことができます。 以降で説明をしますが、Jupyter notebookは記録・共有・再現がとても得意です。特に図表があるときにその効果を発揮します。 Jupyter notebookの良い所 過去のコードを改変、再実行できる セルと呼ばれる入力部分にはMarkdownやコードが記述できます

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この記事はRuby Advent Calendar 2014の13日目の記事です。 初めに Rubyを教育・研究に使おうという試みはRubyの黎明期からありました。 この時期の有名なパッケージとしてはバイオインフォマティクスのBioRubyや地球科学の電脳Rubyプロジェクトが有名です。 先述のBioRubyやGPhys(電脳Rubyの成果物)は現在も更新が続けられており、多数の利用者を抱えています。 しかし全体として見た場合、科学の分野で使われるLL言語としてRubyはPythonやRの後塵を拝している印象があります。 科学計算における均質化、あるいはなぜPythonが着実に他言語のシェアを奪っているか 記事のようにこの分野ではPythonコミュニティが非常に活発で、機械学習など新しい技術は真っ先にPythonで実装されるようになっています。 しかし最近Rubyでも少しずつですが環境が充

最近D3.jsをかなりいじってみました。APIをあれこれ調べ、すこし複雑なチャートを構築した後、長い間D3を誤解していたことに気づきました。それは私だけではありません。友達と話してみると、彼らもD3について勘違いをしています。そこで、よくある誤解のいくつかをはっきりとさせるために、この記事を書く事にしました。 D3はチャート・ライブラリではありません D3のホームページに行くと、たくさんの素晴らしいチャートとビジュアライゼーションを見ることができます。しかし、D3は、 Highcharts や Chart.js あるいは Google Charts のようなチャート・ライブラリではありません。ただ単に、データセットを受け渡すことや、必要なチャートのタイプ指定、凝ったチャートを入手することはできません。D3はそれよりもずっと低レベルなのです。D3上に構築されたチャート・ライブラリでは、たとえ

スタージェスの公式とそれによるヒストグラム出力スクリプト(Perl) 2014-04-22-1 [Algorithm][Programming][学び] スタージェスの公式(Sturges' formula)とは、ヒストグラムを書くときに、観測値の数 n に対して、柱の数（ビンの数、階級数）k の最適値、とは言わないまでも、そこそこ有用な値を求める手段の一つ。 公式と計算例 スタージェスの公式： Perl による計算例。 % perl -MPOSIX -le '$n=shift; $k=1+log($n)/log(2); print ceil$k' 10 5 % perl -MPOSIX -le '$n=shift; $k=1+log($n)/log(2); print ceil$k' 1000 11 % perl -MPOSIX -le '$n=shift; $k=1+log($n)/l

最近名前を聞くことが多くなってきたD3.jsを試してみています。 まだ使い始めたばかりですが、D3.jsの設計の素晴らしさに感動しています。 データを与えればグラフが表示されるというような単純なものではないので、敷居が高く感じていましたが、設計を知るほどによく出来ていて驚きます。 D3.jsとは何か？ そもそも、D3.jsとはなんでしょう？ D3.js – Data-Driven Documents D3.jsは、データをブラウザで可視化するためのライブラリです。 単なるグラフライブラリではなく、もっと抽象的な「可視化」を扱うのが特徴です。 抽象的なレイヤーを扱うので、ライブラリと言っても機能より設計が重要で、D3.jsが支持されている理由はその設計の素晴らしさにあります。実際に描画しながら、その設計の違いについて考えていきます。 企業の時価総額と営業利益の関係をプロット 例題として、企業

みんなが学びたいプログラミング言語トップ10 シンプルで高速なGo言語とWeb開発の「Rails」でブレイクした日本発のRuby 2024.07.25

最近、「データビジュアライゼーション」に興味を持ち始め d3.js というjavascriptのデータビジュアライゼーションライブラリの使い方を学び始めました。海外では、結構有名なライブラリらいしいのですが、日本では利用者が少ないようなので、勉強がてら紹介をしてみたいと思います。 d3.js http://d3js.org/ 「データビジュアライゼーション」については以下を。 データビジュアライゼーションの美 ■データ駆動ドキュメント d3.jsは、データを基にDOM(ドキュメントオブジェクトモデル）を操作するためのライブラリです。 データとDOMのエレメントを結びつけ、データの変化をドキュメントへと反映させることができます。 d3.jsは、配列を渡すだけでグラフィカルな結果を出力してくれるようなフレームワークではありません。 その代わりに、柔軟なカスタマイズが可能で、webの標準の機能（

Google Chart API で Graphviz が使える！すごい！ 2011-02-15-3 [WebTool][WebAPI] （統計情報のグラフではなく関係性の）グラフを簡単に画像表示する方法はないかなあといろいろ調べていたら、Google Chart API で Graphviz が使えるということを知りました。Graphviz ってローカル環境にインストールするため、WebAPI全盛の今となっては若干敷居が高く感じていたので、これは非常にありがたいです。 GraphViz Charts (Experimental) - Google Chart Tools / Image Charts (aka Chart API) - Google Code http://code.google.com/intl/ja/apis/chart/docs/gallery/graphviz.h

モニタリングツールMuninのプラグインの作り方を簡単に紹介します。ざっくり紹介しているので、説明を省いているところもあります。というのも、次の話の準備のための説明だからです。 Muninはネットワークのモニタリングに用いられることが多く、監視対象の各ホストに情報収集デーモン（munin-node）を配置し、そのデーモンがネットワークの情報などを収集します。監視ホストは定期的に情報収集デーモンにアクセスし、監視対象のホストの情報をグラフにします。グラフはHTMLで出力されます。PHPなどを導入しなくてもよいため、導入が楽ですし、リソース消費も少ないです。 監視対象ホスト上でどの情報を収集するかはインストール後に追加・削除できます。情報を収集する部分がプラグイン化されているためです。情報収集デーモンmunin-nodeにプラグインをインストールすればそのプラグインが収集する情報がモニタリング