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​『Flourishでデータビジュアライゼーションをさくっとやってみた』
https://qiita.com/masso/items/c8e8e9ec3f39cb9c155e by @masso @​Qiita

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Flourishでデータビジュアライゼーションをさくっとやってみた - Qiita

# はじめに NoCodeでデータのビジュアライゼーションがさくっとできるサービス[Flourish](https://flourish.studio/)を使ってみました。 筆者は、[データラーニングギルド](https://gui...

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​『Vue.jsとSVGで実現するデータビジュアライゼーション』
https://qiita.com/suzu-4/items/90d24cc2ba95d277c749 by @suzu_4 @​Qiita

#svg_qiita #typescript_qiita #vue_js_qiita #datavisualization_qiita #materialdesign_qiita

Vue.jsとSVGで実現するデータビジュアライゼーション - Qiita

# はじめに データビジュアライゼーションといえばD3.jsのようなライブラリを用いることが一般的ですが、D3で作られたページはjQueryで作られたページのように改修が難しくなります。 そこで今回はメンテのしやすさを求めるため、V...

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​『Juliaで遊んでみた-確率分布と可視化編』
https://qiita.com/HiroyukiTachikawa/items/dfc1b0e92d80287ea7f6 by @hiroyukitachikawa @​Qiita

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Juliaで遊んでみた-確率分布と可視化編 - Qiita

最近流行りつつある科学計算処理向けの高水準言語「Julia」を始めてみたのでまとめてみます。 ※前回:[Juliaで遊んでみた-基本操作編](https://qiita.com/HiroyukiTachikawa/items/f4c7...

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​『Processingでお手軽3次元データビジュアライズ(人口密度の可視化)』
https://qiita.com/masakiyamabe/items/5c5ebc1878865b524d4b by @masakiyamabe @​Qiita

#processing_qiita #datavisualization_qiita

Processingでお手軽3次元データビジュアライズ(人口密度の可視化) - Qiita

本記事は、[Processing Advent Calendar 2019](https://qiita.com/advent-calendar/2019/processing)用に書きました。 # はじめに 各都道府県の人口密度デ...

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​『巨大地震のきっかけは月なのか?』
https://qiita.com/boomin/items/9db5b3b2fd38eeedcbeb by @boomin @​Qiita

#python_qiita #datavisualization_qiita #astropy_qiita #kaggle_qiita

巨大地震のきっかけは月なのか? - Qiita

## 0. Abstract * 巨大地震(Mw>8のもの)は多くの場合、月による潮汐応力による地球の変形が、発生のトリガとなっているらしい(例えば[1]) * 非常に興味深い観点で、過去に発生した地震を統計的に扱った論文もい...

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​『ラグビーワールドカップ 2019:選手の体格はパフォーマンスに影響を与えたのか? 【後編】』
https://qiita.com/JMP_Japan/items/4b83c4b7ad66a88f8186 by @jmp_japan @​Qiita

#データ分析_qiita #可視化_qiita #datavisualization_qiita #データ可視化_qiita #jmp_qiita

ラグビーワールドカップ 2019:選手の体格はパフォーマンスに影響を与えたのか? 【後編】 - Qiita

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​『ラグビーワールドカップ 2019:選手の体格はパフォーマンスに影響を与えたのか? 』
https://qiita.com/JMP_Japan/items/905389c11121651f632b by @jmp_japan @​Qiita

#データ分析_qiita #可視化_qiita #datavisualization_qiita #データ可視化_qiita #jmp_qiita

ラグビーワールドカップ 2019:選手の体格はパフォーマンスに影響を与えたのか? - Qiita

                                                     ##増川 直裕 ![edgar-pimenta-QCjG5hGpdA0-unsplash (1).jpg](https://qi...

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​『確率予測値をbinaryにしたり、混合行列を出す』
https://qiita.com/peg/items/f88216733c5336d5b423 by @peg @​Qiita

#matplotlib_qiita #pandas_qiita #python3_qiita #datavisualization_qiita #datascience_qiita

確率予測値をbinaryにしたり、混合行列を出す - Qiita

多クラス分類で、未知データを入力とした際、各クラスへの分類確率の予測値が算出される。 テストデータを用いた評価の際、混合行列を書く必要があるので、この記事では、その書き方を例を示す。 ## データの用意 3つのクラスに対して、5...

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​『東京一極集中がどれほど進んでいるか可視化してみた』
https://qiita.com/ryoma-tokushige/items/b082982249edb2a3f942 by @ryoma_tokushige @​Qiita

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東京一極集中がどれほど進んでいるか可視化してみた - Qiita

空想地図がすごく好きだ。 見たことない大陸や島に心踊らされる。RPGやファンタジー好きに多い特性なのかもしれない。 では現実に戻って、その地図に一手間加えてみる。 データを元に地図を変形させると、新たな大陸や島が創造される。生のデー...

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​『ボロノイ分割による駅圏の可視化』
https://qiita.com/peg/items/8365c39651a84c510070 by @peg @​Qiita

#scipy_qiita #python3_qiita #datavisualization_qiita #datascience_qiita

ボロノイ分割による駅圏の可視化 - Qiita

## 駅圏の可視化とは? ある地点からみた時に、どの駅が最寄り駅か知りたい時がある。 その駅が最寄りとなる領域を「駅圏」とし、可視化してみた。 領域の分割方法としては、ボロノイ分割を用いた。 ちょうど、空港での例を見つけたので...