ネットワークを「見る」のに役立つツールの実践ガイド Photo by Scott Webb on Unsplash この記事のコードは、このリポジトリですべて公開されています。 【更新情報】2021年2月2日：ネットワーク可視化のためのpythonパッケージJaalをリリースしました。後述のリストのオプション4と考えることができます。ぜひ使ってみてください。詳細については、このブログに記載があります。 はじめに ネットワークまたはグラフは、相互に関係を持つエンティティの特別な表現です。ネットワークは、(1) ノード（エンティティ）と (2) エッジ（2つのノード間の接続）の、2つの汎用オブジェクトのコレクションで構成されています。複雑なネットワークでは、各ノードやエッジに関連付けられた属性や特徴もあります。例えば、人物のノードは、年齢、性別、給与などの属性、「友人」という2人の人物間のエッ
問題点 matplotlib の散布図などのプロットの際に、各点にラベルを付けてプロットしたい場合、下の図のようにラベルが重なってしまうため、ラベル付きプロットを諦めることが多々ありました。 図1: 散布図 (Before) 解決方法 ラベルの配置を制御する方法を探していたら、adjustTextというモジュールと出会いました。 github.com なんとラベルの重なりを最小限にし、スマートに配置してくれるモジュールとのこと。早速使ってみました。 図2: adjustTextと適用した散布図（アロー無し） 重なりが最小限になり、かなり見やすくなりました！ さらに、アローを付けることもできます。 図3: adjustTextと適用した散布図（アロー付き さすがにプロットする点数が数百点ともなると処理に時間がかかる＆最適化しても重なってしまうため、50±30点くらいの時に使うのが良さそうです
This article includes a list of general references, but it lacks sufficient corresponding inline citations. Please help to improve this article by introducing more precise citations. (June 2013) (Learn how and when to remove this message) In mathematics, computer science and digital electronics, a dependency graph is a directed graph representing dependencies of several objects towards each other.
さてさて、とつぜんですが系統図とかネットワーク図を書く必要に迫られたことってありませんか？ 僕はありました。 こんな図とか こんな図のことです 今日はそんなときに無料（！）で使える超つよいツール「Cytoscape（サイトスケープ）」に雑に入門して、お絵描きソフト感覚で手っ取り早く使う方法を紹介しようと思います。 ※この記事は、僕みたいに伝統的な日本企業で働く「Python？、R？なにそれ食べられるの？」「データベース？エクセルの表のことでしょ？」ってレベルの人向けに書いています。 図解！ネットワーク図作成のながれ さあ、まずはCytoscapeをインストール 例題は親しみやすいほうがいいですよね データセットを作ろう 最低限必要な項目はこの3つ あれ、登場人物、誰がいたっけ？ Cytoscapeへの読み込み ちょっと見た目にこだわってみる 見やすいレイアウトをさがそう スタイルを設定して
所得税の第二のミソがこの控除額です。課税所得金額に単純に所得税率をかけて出した金額からこの額が差し引かれます。さっきの 500 万円の人の例で言えば 427,500 円がそれに当たります。残った金額が実際の所得税額です。これがあることで所得税の税率が上がる金額付近での急激な税額変化を軽減しています。 ただし、これがあるために法律で規定されている名目上の所得税率に相当する税額を納めている人はいないのです。 結局税率は何パーセントなのか では実際に課税所得金額と実際の所得税率の関係を見てみましょう。まず、課税所得 2000 万円までのグラフです。 課税所得 2000 万円というと給与所得だけで生きているサラリーマンならよほどの大企業か役員クラスだと思いますので、私を含めこのページを見るほとんどの人がこの範囲でしょう。 横軸が課税所得金額、左の縦軸が所得税額（青色のグラフに対応）、右の縦軸が実際
下部の地域ボタンまたは凡例（スマホは「凡例」ボタンで表示）をクリックすると都道府県の表示，非表示の切り替えができます（グラフのラベルをクリックで非表示も可能）．グラフのポイント上にカーソルで情報がポップアップ，クリックで強調，ドラッグで移動，マウスホイールでズーム．「表示都道府県をURLに保存」ボタンを押すと，現在表示中の都道府県をブックマークで保存できます．「NHK」にチェックを入れて左のボタンでデータを選択すると，NHK集計のデータも見ることができます． 【おことわり】御利用は各自の責任で行っていただくとともに，正確を期す場合には元データを必ず御確認下さい． 感染者数推定値 ワクチン 国別 【更新終了】 感染者/ワクチン 経時的な感染者数 経時的な死者数 感染者/死者数 重症者数 入院患者数 病床使用率等 自動
変数xが変数yに影響を与えるなど、向きが明確な場合は矢印（有向エッジ）を用います。一方、因果はあるけど、向きが分からない場合は線のみ（無向エッジ）で結合します。 ここでいう変数（青●）をノード、矢印をエッジと呼ぶこともあります。グラフ関連の用語については、以下の記事で紹介しています。 PyTorch GeometricでGraph Neural Network（GNN）入門グラフニューラルネットワーク(GNN：graph neural network)とグラフ畳込みネットワーク(GCN：graph convolutional network)について勉強したので、内容をまとめました。PyTorch Geometricを使ったノード分類のソースコードも公開しています。... 循環グラフとは 下図のように、あるノード（変数zなど）を起点としたとき、巡り巡って変数zに戻ってくるグラフのことを循環
NOTE: As of April 13, 2024, the Coronavirus Tracker is no longer being updated due to the unfeasibility of providing statistically valid global totals, as the majority of countries have now stopped reporting. However, historical data remain accessible. Worldometer delivered the most accurate and timely global statistics to users and institutions around the world at a time when this was extremely c
概要Pythonモジュールのpandasにはplot関数があり、これを使えばpandasで読み込んだデータフレームを簡単に可視化することができます。ただし、大量の引数（34個）があるにもかかわらず、公式マニュアルを見ても引数の一部しか説明されておらず、一体何ができるのか整理したくなり、この記事を書きました。データはirisを使い、plotの各引数の効果を検証しました。 import pandas as pd if __name__ == "__main__": #元データ df = pd.read_csv('iris.csv', index_col=0) どんな引数があるのか？df.plot?とヘルプを叩くことで、変数の一覧と説明（英語）を取得できます。実に34個の引数があるようです。使いこなして、簡単にいろんなグラフを書きたいですね。
This interactive charts the new {{selectedData.toLowerCase()}} of COVID-19 in the past week vs. the total {{selectedData.toLowerCase()}} to date. When plotted in this way, exponential growth is represented as a straight line that slopes upwards. Notice that almost all countries follow a very similar path of exponential growth. We're all in this together. Learn more. To learn more about this graph,
こんにちは、DSOC R&Dグループ研究員の 奥田 です。最近はYouTubeでコーギーの動画ばかり見ているのですが、あの食パンみたいなお尻が最高です。 今回は大規模グラフに対するグラフ埋め込み（Graph Embedding）を計算するPytorch-BigGraphについて紹介いたします。また、記事の後半ではWikipediaの実データを対象に、約200万ノード1億エッジという大規模グラフに対するグラフ埋め込みの計算や類似記事検索の結果などをご報告できればと思います。 概要 グラフ埋め込み グラフ埋め込みとは、ノードとエッジから構成されたグラフ構造から、ノードの埋め込み表現を得るための手法やその表現自体のことを指します。直感的には、自然言語処理における単語埋め込み（Word Embedding）のグラフ版だと考えると理解しやすいかもしれません。 単語埋め込みにおいては、ある単語の意味は
はじめに 前回のネットワーク指標編に引き続き、共立出版のRで学ぶデータサイエンスシリーズのネットワーク分析を読み進めていきます。 今回は検定や指数ランダムモデルについてです。 個人的にはなかな面白かったトピックでした。 igraphとggraph、tidygraphパッケージを使える所は使ってきます。 また、こちらで掲載しているコードの詳細はgithubにあげています。 ※ネットワークをグラフと言ったり、ネットワークといったりしていてわかりにくいかもしれません。 ネットワークの統計的仮説検定 ネットワークでも仮説検定が行えます。 t検定等の統計的仮説検定では、分布を仮定しますが、ネットワークの密度等は次数等の条件により変化してしまうため、指標の分布は正確に得られないです。 そこで、帰無仮説に基づいてモンテカルロシミュレーションによりネットワークデータを発生させ統計量の分布を求める方法が用い
MOONGIFTはオープンソース・ソフトウェアを紹介するブログです。2021年07月16日で更新停止しました Webでグラフを表示したいというニーズはよくあります。そのためのライブラリやAPIを提供するサービスも多数あります。有名なものに一つにGoogleのグラフAPIがありますが、業務システムの数字を出すのは控えてしまうでしょう。 そこで使ってみたいのがオープンソースのグラフAPIサーバ、QuickChartになります。社内で立てれば安心して利用できます。 QuickChartの使い方 表示できるグラフです。まずは棒グラフ。 折れ線グラフ。 レーダーチャート。 円グラフ。 ドーナツグラフ。 散布図。 バブルチャート。 ゲージ。 スパークライン。 QRコード。 複数のグラフを組み合わせることもできます。 テキストを追加することも。 QuickChartは出力が画像なので、テキストを追加した
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