Qiitaに関するyodelxのブックマーク (2)
-
本記事ではデータの性質毎にグラフおよびそれが伝える内容を整理し,Pythonによるそれらの実装を示す. ここでは From Data to Viz に従って整理する. ただし,一部のグラフ2とMapsとNetworkは扱わない. また,各グラフが得意とする表現は5 Quick and Easy Data Visualizations in Pythonwith Codeで用いられている以下の図に従い,比較,分布,構成,関係,の4種類で分類する. 他の分類基準に興味がある方は他に記事があるのでそちらを参照されたい3. 本章の残りの部分ではグラフ作成時の注意点や実装方針を述べ,実行環境を明記する. 第2章ではデータの性質・目的毎にグラフを整理し,第3章でそれらの実装を示す. 最後に,第4章で参考資料を記す. 方針 グラフ作成時の注意点 ある変数についてプロットする際,凡例が複数になる場合は各
-
# Ruby 2.4.2 "<<<hoge>>>".match(/<.*?>/)[0] #=> "<<<hoge>" なぜこうなるのか .*?は、 最短マッチ 最左マッチ の2つの原則に従い、しかも最左マッチの原則の方が優先順位としては高いからである。 より嚙み砕いて言うと <.*?>は先頭の<がマッチした後に、そこからマッチする部分をできるだけ最小化しようと試みる。 <<<hoge>>>に対して<.*?>をパターンマッチさせる際に行われる実際の処理の流れは、次のようなイメージになるだろう。 < # <までマッチ << # <>のマッチに失敗、.の数を増やしてリトライ << # <.までマッチ <<< # <.>のマッチに失敗、.の数を増やしてリトライ <<< # <..までマッチ <<<h # <..>のマッチに失敗、.の数を増やしてリトライ <<<h # <...までマッチ <<<ho
-
1