Pythonを使って簡単にデータを視覚化する
世の中のことをもっと知るにはどうしたら良いだろうと思うときがある。世の中の多くの事柄はログやデータに落とされる。Googleなどの検索サイトは良い例だろう。さて、そのログやデータをどうすれば良いのか? 多くの場合、視覚化が有効な手段となる。 まずは身の回りの日常的なデータやログを何とかしたい。ただ、日常のデータを視覚化するのに数十行以上のコードは書きたくない。まるで息をするかのごとく自然に視覚化を行いたいのだ。そのためには1～2行、長くて数行で済ませることが必要だ。そこでPythonとmatplotlibを使う。加えて、IPythonがあればなお良い。IPythonの導入については以前のブログ記事であるIPythonの埋め込みプロットが素晴らしいを参考にして欲しい。 まずは事前にnumpyとmatplotlibをインポートしておく。できればscipyも。 >>> from numpy im
単純な場合の Skip Graphs アルゴリズムを実装してみた - higepon blog
分散などは考えずに、単純な場合の Skip Graphs アルゴリズムを実装してみた。（僕の理解やコードが間違っている可能性があるので注意） Skip graphs by James Aspnes and Gauri Shah という論文に書かれているアルゴリズム。 実装したのは Level 0, Level1 の単純2階層の Skip Graph (= membership vector は 0 と 1 の 2種類しかない) 実装してみて分かったが階層を増やすのはとても簡単だ node の insert/search/range-search をサポート search が書ければ range-search は簡単 また理解の助けになるよう 検索経路が取得できるようにした テストコードをまじめに書いた 動作例 node20 (key=20, value="$20") のノードを開始点として
Andrew Trice
who we are management team locations customers partners careers press room what we do rich internet application development rich desktop development user experience design how we do it lookfirst approach practices showcase labs Monday October 30, 2006 Gantt Charts in Flex DataGrids in less than 1 hour ! Here is an example of how you can use an item renderer in a mx:DataGrid to create a basic Ga
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