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ProcessingとPythonではじめる データビジュアライゼーション入門
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- ※電子版は全ページフルカラーです。紙版は口絵8頁をカラー、それ以外の本文をモノクロで収録しています。 ・データを「伝わる形」にするための第一歩。 ・可視化と前処理を一冊で学べる。 ・実際の可視化を行うためのプログラムコードも解説。 ビッグデータ時代に不可欠な「データビジュアライゼーション」を、基礎から実践まで体系的に学べる入門書。Processingによる視覚的表現を軸に、公共データ等を用いた実例でデザイン性の高い可視化手法を解説。さらにPythonによるデータ前処理も扱い、データの理解から可視化までの一連の流れを、実際にコードを動かしながら習得できる。 目次 第1部 基礎編 第1章 Processing の基礎 1.1 Processing の準備 1.2 図形描画の基本 1.3 図形を着色する 1.4 カラーモード 1.5 変数 1.6 繰り返す 1.7 条件分岐 1.8 ジェネラティブアート 1.9 結果を画像やPDF に書き出す 第2章 データビジュアライズの実践 2.1 はじめに 2.2 グラフの基礎知識 2.3 データを視覚要素に変換する 2.4 連続的にデータを視覚要素へ変換する 2.5 バーチャート（棒グラフ）を描く 2.6 ラインチャート（折れ線グラフ）を描く 2.7 データを色に変換する 2.8 データファイルの読み込み 第2部 応用編 第3章 データビジュアライズのケーススタディ 3.1 はじめに 3.2 地図上にデータをビジュアライズする 3.3 ヒートマップでビジュアライズする 3.4 円環状にビジュアライズする 3.5 ネットワークをビジュアライズする 3.6 アニメーションでビジュアライズする 3.7 ログデータのアニメーション 3.8 3次元でビジュアライズする 3.9 マウスで視点を操作できる3次元ビジュアライズ 第4章 インタラクティブなデータビジュアライズ 4.1 はじめに 4.2 UI コンポーネントを作成する 4.3 インタラクティブなデータビジュアライズの実践 第3部 実務編 第5章 ビジュアライズのためのデータ処理 5.1 はじめに 5.2 Google Colab の使い方 5.3 Python でのデータ操作処理 5.4 より高度なデータ加工・分析 第6章 データビジュアライズのデザインガイド 6.1 はじめに 6.2 データビジュアライゼーションとは何か 6.3 企画・開発・デザインに活かせる思考法 6.4 データビジュアライゼーションのパターン・ランゲージ 6.5 実践のためのアドバイス 6.6 まとめ：「作る」から「伝わる」へ 付録：プログラミングステップアップ おわりに 参考文献 索引
| Publisher | 慶應義塾大学出版会 |
| Publication date | June 16, 2026 |
| Language | Japanese |
| Print length | 304 pages |
| ISBN-10 | 4766431227 |
| ISBN-13 | 978-4766431223 |
| Item Weight | 620 g |
| Dimensions | 10.24 x 7.17 x 1.77 inches (26 x 18.2 x 4.5 cm) |
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山辺真幸 Format: Tankobon Hardcover Computer Science Editorial Review
ProcessingとPythonではじめる データビジュアライゼーション入門 is an insightful introduction to data visualization using Processing and Python, published by 機関利大學出版会 on June 16, 2026. Spanning 304 pages, this book is tailored for Japanese readers keen on enhancing their data representation skills. The combination of Processing and Python is especially beneficial for beginners looking to grasp the fundamentals of visual data analysis. Readers commend the straightforward explanations and the practical examples that encourage hands-on learning, making it an ideal choice for aspiring data visualizers.
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Pros
- Comprehensive coverage of data visualization techniques
- Engaging examples to facilitate learning
- Tailored for Japanese language readers
- Practical approach with hands-on exercises
- Suitable for beginners in data visualization
Cons
- Relatively new publication with limited reviews
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