概用
2019年3月24日日曜日に、はんなりPython + PyData Osakaの可視化特会を行いました。
会場準備など様々なセッティングはPyData Osaka様に行っていただき、発表だけ便乗させていただきました。PyData Osakaさま、ありがとうございました。
今回の様子の記録はいつも通りのスクラップボックスに記録されています。
これに書き込んでいただけるおかげで、どんな内容だったか読めばわかり、知識の共有化もできるし素晴らしいと思います。
また、当日の発表の様子はPC画面と音声が残っているので、Youtubeにアップされます。ので、下のPyData.Osakaのページを登録しておくと、更新通知が来て便利ですよー。
内容
当日は発表が4つで、そのあと自由時間みたいな予定でしたが、ちょっと録画トラブルがあり、はんなりPython式自己紹介、積み木式自己紹介の後、プレゼンテーションが行われました。
内容は以下のようになっていました。
1. @wristさん / matplotlib及びその描画ライブラリによるアニメーション機能の紹介
2. @ogawahideyuki / The power of data visualization with dash
3. @kozo2さん / Dashの新コーポネント、Dash Cytoscapeの紹介
4. @masayuki14さん / Dockerを使った可視化環境の作り方
個々の詳細な内容はスクラップボックス、また、後から公開されるyoutubeを見ていただければと思います。
私の個人的な感想を書いておくと、
1. @wristさん / matplotlib及びその描画ライブラリによるアニメーション機能の紹介
Pythonを使っている人ならだれでも使ったことがあるmaplotlib。
私もdashとかなんやらいいながら、凄い簡易に可視化する際にはmaplotlibでしゃっしゃと書いています。
そのmatplotlibで動くチャートを作る機能が紹介されていました。私も昔、Windows環境下でそれをやってみようと思いましたが、挫折して、他のものに流れた思い出が。
今回wristさんは、それを輝くラインで動かしてくださいました。光ってるだけで勝った感ある。
matplotlib のアニメーション#pydata #Python #kyotopy
— 𝕄𝛼𝖘𝒶 (@masayuki14) 2019年4月5日
当日にやっとけよってやつ。 pic.twitter.com/srw9OXThkV
こちらのプレゼン資料は後日公開してくださるようです。
2.＠ogawahideyuki / The power of data visualization with dash
これは私の発表でデータから情報を得ることの重要性と、それがdashを使うことによりできるってことを話しました。
データが使われる場面でよくあるのが、その作成には時間がかかる割に「まぁそうですね」という感じで終わることだと思います。その理由は明確で、データが絞られて、まぁそうですよねぇという風にしか受け入れられないパスしか示されないというのが理由です。
しかし、普通のプレゼンテーションでデータをたくさん詰め込もうとすると。。。ページ数がものすごく多くなる割に、データが並ぶのは平面的で、そのデータを頭の中で動かすことは不可能です。
dashを使うと、プレゼンでそのようなデータを動かせるし良いぞ！ということをやってみたかったので、プレゼン式の資料を作って今回はやってみました。資料にはいろいろと動く部分があるのでマウスをホバーして楽しんでみてください。
Dashの実演#pydaya #Python #kyotopy pic.twitter.com/UJ75WX5hmh
— 𝕄𝛼𝖘𝒶 (@masayuki14) 2019年4月5日
あと、Callback使わないとDashを使っているメリットを全く生かせていないぞ！！！という主張もちゃんと書いておきます。
https://pydata-osaka.herokuapp.com/
3. @kozo2さん / Dashの新コーポネント、Dash Cytoscapeの紹介
Dashには色々と機能が追加されています。2月に追加されたCytoscapeの紹介をkozo2さんが行われました。
Cytoscapeはネットワーク図を作るプラットフォームで、それをdashで使えるようになったということです。
実は1月のはんなりPythonでご紹介いただいており、その後解説ページもでき正式に発表されていたとは。
cytoscape.org
コードの書き方はプロットリーのお作法で行ける感じだったので、これはまた簡単に作れそうです。私はネットワーク図とか作りたいなぁと思っていましたが、でも難しいんでしょと先入観を持っていた方なので、これを機に使ってみて、何かカッコ良い可視化を作ってみたいと思います。
4. @masayuki14さん / Dockerを使った可視化環境の作り方
最後はmasayuki14さんによるDockerを使った可視化環境の作り方でした。
最近環境はdockerって感じで私も何かあればdockerで環境落としてみたいになっていますが、その辺をどう作るかみたいなお話と、その後動かしてってところでしたが、残念ながら環境が違って全部落とせずという感じで終了となりました。
発表で使ったリポジトリはこちらですので、だれでも試すことができます。
私はdocker使ってるけど、中身全然知らん勢なので、その中身で実は部品がバラバラに置かれているなどの知識が得られてよかったです。また、k8sとか分散系に物凄く興味があるのでその辺りも聞いてみたい。
あと、環境さえ作ってしまえば、後は可視化のデータがあれば、それを可視化できるみたいな環境ができるので、その辺に力を入れられていない会社なんかも、可視化で他社と差別化とかできるので、この辺を研究しておくべきだなんて思いました。
まとめ
という感じで、会は終了となりました。
今後ともPyData Osakaさん、はんなりPythonをよろしくお願いいたします。
会の終了後、残った人たちで宴会に行ったのですが、今後もっと面白いことが行えそうです。というわけで、またこの回の内容はYouTubeにアップされる予定ですので、PyData.Osakaチャンネルを登録してお待ちください！
感想、要望などございましたらコメントにお書きください。
