#可視化
悪い可視化と良い可視化の例
悪い可視化の例と良い可視化のためのコツについて話しています．
悪い可視化の例 https://badvisualisations.tumblr.com/
寿命の変化のアニメーション
https://www.youtube.com/watch?v=jbkSRLYSojo&ab_channel=BBC
動的配送計画https://youtu.be/qr6qAa-kXes
New York Times
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サービスネットワーク設計システム
宅配便のネットワークを最適化するアプリをstreamlitで書いてみた。
最適化ソルバーで解いた後の変数やモデルのオブジェクトはハッシュ可能ではないので、Streamlitのキャッシュに保管できない。適当な形式（辞書など）に変換して、返り値にすればキャッシュにのる。
数時間でデータアプリを作成するツール
数時間でデータアプリを作成するツールというキャッチフレーズでお馴染みのStreamlitだが，サンプルの例題を解説しているに過ぎないものが（英語を含めても）ほとんどだ．
本家はこちら．
実践的な使用法を自分と学生用にメモしておく．
Streamlitでは上から順に実行して，それをWebに吐き出すのだが，ロジックのコントロールに注意する必要がある．
たとえば，buttonでユーザーがボタンを
Streamlitによるダッシュボード
ダッシュボードを作るライブラリとしてはDashを使っているが、ちょっと難しくて初心者には敷居が高いと感じていた。学生や共同研究者に依頼してもPlotlyまではかけるが、Dashは難しいようだ。
もっと簡単なものを探していたら、Streamlitというのを見つけた。
Plotlyの図オブジェクトも入れられる。例えば、ガントチャートはこんな感じだ。
import streamlit as st
Jupyter Lab上でDash & Chart Studio
題名の通り，Jupyter LabでDashを動かす方法をみつけた．
Dashは（ローカル）サーバー上で稼働するので，デバッグが面倒だったが，これを使えば簡単だ．問題は，Windowsでは動かないことだ．最近では，Jupyter Labを使えば，WindowsもMacもLinuxも大差ないので，大丈夫だろう．GPU付きのサーバーにインストールしてもらって，研究室全員で作れるようになるとなお良い．
Plotly Express
可視化の資料作成のために久しぶりにPlotlyを調べたら、Expressというのが追加されたようだ。
これを使うと、データフレームから直接描画が可能で、アニメーションとかも簡単に追加できる。
例として有名なgapminderのデータセットを描画しよう。
import pandas as pdimport plotly.express as pxdf4 = px.data.gapminder(
dtreevizによる決定木の可視化
機械学習といえばランダム森だが、それの元になる決定木の可視化で特徴分析をすると性能が上がる。そのための可視化ツールは色々あるが、プロ仕様のはdtreeviz（https://github.com/parrt/dtreeviz）だ。
例として、講義で最初に使用する広告のデータを用いる．これは、テレビ(TV)，ラジオ(Radio)，新聞(Newspaper)への広告から売り上げ(Sales)を予測す