Rustのデータ可視化ライブラリCharmingに入門した

2024/06/13 46 users rust struct github上 グラフ コード

Charmingとは Charmingは、Rustの強力なチャートレンダリングライブラリです．美しく高品質なデータ可視化します．GitHub上で以下のようなグラフが紹介されています． 後述しますが，このCrateは適切にStructが分割されているので，可読性の高い可視化用のコードを作ることができます． 簡単に散布図を作成する Datasaur... 続きを読む

じつはGDPの順位自体には意味がない…「日本は世界有数の経済大国」という常識を疑うべき経済学的な理由（プレジデントオンライン） - Yahoo!ニュース

2023/04/08 15 users 嘉悦大学教授 図表 前年 プレジデントオンライン 経済学者

日本経済にはどんな課題があるのか。嘉悦大学教授で経済学者の髙橋洋一さんは「日本経済はGDPで見ると世界第3位だが、過去30年でほとんど成長していない。経済が成長しなければ、仕事に就けず生活に困る人の数が増えてしまう」という――。 【図表を見る】実質GDP前年比成長率と完全失業率の前年との差の散布図（1995年～2... 続きを読む

Haruhiko Okumura on Twitter: "これは散布図にするとおもしろいですね https://t.co/rjBLyPtVXI https://t.co/YMsDMVVpxI"

2022/08/12 124 users Haruhiko Okumura on Twitter

これは散布図にするとおもしろいですね https://t.co/rjBLyPtVXI https://t.co/YMsDMVVpxI 続きを読む

外骨 on Twitter: "日本はマスク着用率が高いままですが、感染抑止の効果は不明なままです。なので着用率と人口当たり感染者の散布図を作成しました。各月初のデータなのですが、まぁ、相

2022/06/02 14 users 感染抑止 断定 相関 マスク着用率 着用率

日本はマスク着用率が高いままですが、感染抑止の効果は不明なままです。なので着用率と人口当たり感染者の散布図を作成しました。各月初のデータなのですが、まぁ、相関が強いとは言えないですね。マスク効果なしと断定はできませんが、当初から言… https://t.co/05iQNdD12f 続きを読む

Knoa氏の予測方法 変数の説明（要約） x1 = 過去の感染者数, x2 = 変異株の..

2021/08/03 17 users 変数 要約 変異株 過去 感染者数

Knoa氏の予測方法変数の説明（要約） x1 = 過去の感染者数, x2 = 変異株の比率, x3 = 3週前の感染者数の最大値, x4 = 2週前の人流, x5 = その他それっぽいデータ脳内モデル f の説明：　感染者数 yt = f(x1, x2, x3, x4, x5) 目で、散布図を見比べて、「矛盾が少なそうだなあ！」と感じた値 yt を５週分適当に選ぶ（矛盾... 続きを読む

変数の説明（要約） x1 = 過去の感染者数, x2 = 変異株の比率, x3 = 3週前の感..

2021/07/20 15 users 変数 要約 変異株 比率 過去

変数の説明（要約） x1 = 過去の感染者数, x2 = 変異株の比率, x3 = 3週前の感染者数の最大値, x4 = 2週前の人流, x5 = その他脳内モデル f の説明：　感染者数 yt = f(x1, x2, x3, x4, x5) 目で、散布図を見比べて、「矛盾が少なそうだなあ！」と感じた値 yt を５週分適当に選ぶ式なんてないよ 続きを読む

芹沢文書 on Twitter: "BABYLONに限らず、近年やたら過去アニメのリメイク増えたよね……?と調べてみた。 青棒は各年のリメイク本数(右軸)、赤棒は「リメイク元の初回放送年(左軸)あたり本数(1

2020/10/27 18 users BABYLON リメ 芹沢文書 リメイク on Twitter

BABYLONに限らず、近年やたら過去アニメのリメイク増えたよね……?と調べてみた。 青棒は各年のリメイク本数(右軸)、赤棒は「リメイク元の初回放送年(左軸)あたり本数(1〜5本)」、黄丸はリメイク年とリメイク元年の散布図。 リメ… https://t.co/hwW2ll01uT 続きを読む

JMPで描く「ランチャート(折れ線グラフ)」#統計ソフト #データ分析 #データサイエンス - 統計解析ソフト JMP ブログ

2019/10/29 10 users JMP グラフ 統計解析 統計 データサイエンス

統計解析ソフト「JMP（ジャンプ）」は、簡単な操作で、分かりやすいグラフを素早く作成することができます。その結果、多くの時間をデータのより深い考察に充てることができます。 前回は「散布図」の作り方を確認しましたが、今回はJMPで「ランチャート(折れ線グラフ)」を作ってみましょう。 [※ランチャートとは、時系... 続きを読む

賃金と物価の関係についての補足 - ラスカルの備忘録

2019/03/06 23 users 緑色 実質賃金 ラスカル 備忘録 勢い

前回のエントリーに関連し、所定内給与と消費者物価の関係について、若干コメントを追加する。 散布図の点は、このところ過去のトレンド線（緑色）から左上方向へ離れる傾向があり、賃金の伸びよりも物価の伸びの勢いが強いことを示している。実質賃金の伸びの弱さを指摘する向きがあるが、この事実はそれと整合的である... 続きを読む

グラフをつくる前に読む本 - caffeee&teaaa

2017/10/17 8 users レーダーチャート ヒートマップ 棒グラフ 円グラフ 読書

2017 - 10 - 17 グラフをつくる前に読む本 読書 グラフをつくる前に読む本 を読んだ。 献本されたという ツイッター を多く見たので、読んでみた。 下記に示すグラフの種類についてどのような場合に・どのようなことを表現したいときに利用すべきかが書いてある。 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 積み上げグラフ これまでにさまざまなグラフを見てきていると... 続きを読む

相関関係を理解するために必要な恋愛関係 - RepoLog│レポログ

2017/04/30 13 users 物議 RepoLog│レポログ 相関 偏差値 入試偏差値

2017 - 04 - 30 相関関係を理解するために必要な恋愛関係 教育レポート 35歳から学ぶ数学＆統計学 シェアする Twitter Google+ Pocket 日本学生支援機構が公表した奨学金の遅延率を偏差値と結び付けた散布図が物議を醸しています。 上の散布図は、 入試偏差値と奨学金延滞率の相関 - A Successful Failure 内でLM-7さんが作成されたものです。 この記... 続きを読む

Rで解析：データを解析する前におこなっている作業の紹介

2015/10/26 59 users 解析 作業 データ ヒストグラム CSV

データを本格的に解析する前におこなっている「データの特徴を把握する作業」のコマンド紹介です。内容はデータの作成、ファイルの読み込み、データ構造、要約、分散、ヒストグラム、インタラクティブな散布図、データを作業フォルダにcsvで保存するコマンドです。 実行コマンドはR version 3.2.2で確認しています。 実行コマンド 詳細はコメント、コマンドのヘルプを確認してください。 ###データ例の作... 続きを読む

Rで解析：データを視覚化！新しい発見があるかも？「UpSetR」パッケージの紹介

2015/07/17 19 users コマンド 解析 ヘルプ パッケージ 最小構成

定性的データ、定量的データの組合せと散布図などを同時にプロットしデータセットの特徴を探索的に把握するのに便利な「UpSetR」パッケージです。少々、使い方に癖がありますが「使用データ例を最小構成」に出力例を紹介します。 紹介しきれないオプションはヘルプを参照してください。今後のバージョンアップに期待です。 パッケージのバージョンは0.0.4。R version 3.2.0でコマンドを確認しています... 続きを読む

Rのパワーアップキットを使ってイケてるグラフをサクッと作成しよう【R入門講座】 (1/5)：MarkeZine（マーケジン）

2014/08/08 37 users パワーアップキット ベイジアンネットワーク マーケジン 連載

この連載ではフリーの統計解析言語かつ統計解析ソフトウェアである「R」についてマーケター向けにわかりやすく解説していきます。今回は相関分析／散布図の可視化を中心にRの強力なグラフィックス機能を体験してみましょう！後半ではベイジアンネットワーク！についても簡単に紹介します。 ド・ノーマルからモデルチェンジ！ 　突然ですができるビジネスマン風に見える人ってかっこよくてでわかり易いグラフをさらっと資料に忍... 続きを読む

pythonで散布図アニメーションを試してみた - 株式会社CFlatの明後日スタイルのブログ

2014/03/17 81 users Python アニメーション 株式会社CFlat 二通り 方法

2014-03-17 pythonで散布図アニメーションを試してみた python 最近pythonを触り始めたのですが、散布図をアニメーションさせる方法が分からなかったので調べてみました。 散布図はmatplotlib.plt.scatter(x,y)で作成する事が出来ます。 また、アニメーションをさせる方法は二通りのやり方があるようです。 animation.ArtistAnimation 事... 続きを読む

あなたは誰似？ 自分と同じ体型のオリンピック選手を見つけられるサービス : ライフハッカー［日本版］

2012/08/11 14 users ライフハッカー 体型 オリンピック選手 身長 体重

Webツール , スポーツ・運動 , 健康 あなたは誰似？ 自分と同じ体型のオリンピック選手を見つけられるサービス 2012.08.11 21:00 「Your Olympic athlete body match」は自分と同じ体型のオリンピック選手を見つけられるサービスです。身長と体重の散布図でオリンピック選手を分類してくれるので、選手の身長・体重データを探すのにも便利。 以下に使ってみた様子を... 続きを読む

Tokyo webmining統計学部 第1回v2

2011/11/06 17 users クラスタリング ヒストグラム 統計学部 ロク 収集

Tokyo webmining統計学部 第1回v2 - Presentation Transcript iAnalysis LLC 最高解析責任者 倉橋一成 1 この統計学部の 位置づけ 2 3 Phase I データの収集・加工 DBの作成・接続 ログの収集 Phase II Phase IIIデータの可視化 モデル作成 ヒストグラム 予測モデル 散布図 機械学習 時系列プロット クラスタリング... 続きを読む