Python mode for Processing： Ch04時系列-#8

データエリアを塗りつぶすために、drawDataArea()を作成する。 drawDataArea関数内では、beginShape()とendShape(CLOSE)で挟んで、vertex(x, y)で点をつないで行けば

Python mode for Processing： Ch04時系列-#7

drawDataCurve()関数を作成し、データ間を曲線で繋ぐ。drawDataCurve()関数内では、curveVertex()関数を以下のように用いる。

データハイライト関数drawDataHighlight(currentColumn)を作成し、マウスがデータポイントに近づくとデータポイントの強調とともにデータ数値を表示させるようにする。

draw()関数内で、drawDataPoints(currentColumn)とdrawDataLine(currentColumn)を異なる筆を指定することで、データポイントを強調した描画が可能となる。

次は、グラフの見かけに変化を加える。 figure_07a_shape_noFill_py.pyde figure_07b_shape_fill_py.p

y軸の数値ラベルとtick、そしてy軸のラベルを打つ。そのために、drawVolumeLabels()関数を作成し、その関数内で、として、グローバル変数

次は、キーボード””で、デーブル内の対象データコラムを更新できるようにする。 global変数の使い方がようやく理解できてきた。 for in rangeの使い方（FloatTableクラス修正）に要注意。 ※

Python mode for Processingにおいて、時系列データのハンドリングを整備する。 Pythonには、もっと便利なライブラリーがありそうだが、ここではJAVA Processingコードをできるだけその

Python Integratorsの仕上げです。これで「Processingによる情報視覚化Python化プロジェクト第3章マッピング」の完成です。 step16_lethargic_py.pyde

Python道場：インテグレータの登場です。ジワーッと変化させます。まずはClass IntegratorsのPython化からトライします。 Class Integrators