Linkschleuder für Coder

In den letzten Tagen haben sich wieder so viele interessante Beiträge in meinem Feedreader eingefunden – vorrangig zu R, aber auch zu Python, Jupyter, Swift, Ruby und ein wenig Hardware-Hacking –, die ich für mich aufheben möchte, die aber eventuell auch für Euch da draußen interessant sind. Daher kan ich sie wieder einmal nur en bloc abhandeln.

R und Shiny (und JavaScript)

• Daten-Visualisierung: Global Temperature Change in R & D3 (without the vertigo).

• R als Simulationsplattform: Simulating Continuous-Time Markov Chains with simmer, Teil 1 und Teil 2 und Simulating queueing systems with simmer erinnern mich daran, daß ich mir Simmer, den Discrete Event Simulator für R auch schon seit längerem einmal genauer anschauen wollte.

• R als Simulationsplattform (2): Modeling in systems biology with R

• Neue Shiny-JavaScript-Tutorials: Die Lektion 1 ist draußen, weitere sollen nach und nach folgen.

• Manchmal muß man große Datenmengen schnell als CSV-Dateien herausschreiben. Matt Dowle zeigt, wie es geht: Fast csv writing for R.

• Numerische Fallen in R und wie man sie vermeidet

Mapping mit R

• Der Beitrag Making still frames for great circle animations in R zeigt, wie obiges Video entstand.

• R und und Leaflet, ein einführendes Beispiel: Map danish administrative areas with leaflet.

• Ein weiteres Beispiel mit R und Leaflet: Battle Maps Using R and Leaflet.

• Das neue Nasadata-Paket für R ermöglicht einen einfachen Zugang zu den offenen APIs der NASA, unter anderem auch zu den Satelliten-Bildern.

• Vergiß mein nicht, die Postleitzahl: Case Study: Mapping German ZIP Codes in R

• Nicht unbeding R, aber lesenswert: Fundamentals of mapping experiences von James Kalbach. Es ist das zweite Kapitel seines Buches Mapping Experiences - a Guide to Creating Value through Journeys, Blueprints, and Diagrams.

Python und Jupyter

• Jonathan Whitmore demonstriert, wie man Jupyter Notebook Extensions installiert (mit Video).

• (I)Python als Simulationsplattform: SimPy ist ebenfalls ein Discrete-Event-Simulator (dieses Mal für Python) und war eines der Vorbilder für Simmer (siehe oben). Das bedeutet natürlich, daß ich mir SimPy ebenfalls mal genauer anschauen sollte.

• Mit dem ipywidgets-Paket kann man interaktive Elemente in HTML5 und JavaScript für sein Jupyter-Notebook erstellen. Es hat nun die Version 5.0 erreicht. Hier der Link zur Dokumentation.

• Warum Decorators? Aaron Maxwell hat fünf Gründe, you need to learn to write Python decorators.

• Dive into scikit-learn ist ein Video-Tutorial von Andreas Mueller.

Ruby

• Learning JRubyArt: Ein einfacher In Sketch Shader.

Swift

• Inverse Kinematik spielt eine wichtige Rolle bei der Bewegung von Industrierobotern und bei der Computeranimation von Spiele-Charakteren. Sprite Kit and Inverse Kinematics with Swift ist ein Tutorial für Spieleprogrammierer

Hardware Hacking

• Build an IoT Rover with Arduino Mega and FONA. Das Projekt kann auf GitHub gefunden werden.

• Bei Tante Heise gibt es einen Crash-Kurs »Elektronik für IoT-Anwendungen« (Teil 1, Teil 2 und Teil 3).

War sonst noch was? Ja, selbst eine so dusselige Veranstaltung wie der Eurovision Song Contest eignet sich als Vorlage, um mit R und Shiny etwas anzustellen: The Eurovision 2016 song contest in an R Shiny app, GitHubs Electron-Framework auf Basis des Editors Atom erreicht Version 1.0 und diese Linkschleuder enthält genau 42 Links. Macht was draus. [Photo (cc): Gabriele Kantel]

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