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2020.06.04
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テーマ: iPhone(2018)
カテゴリ: 家電・ガジェット
​​ Antutuベンチマークスコアの5月のデータが出ていました。

iOS版は、新製品が頻繁に出ないので、基本的に4月のスコアと違いはないのですが、4月よりも機器の数が2つ増えていました。4月のデータになかった旧製品のiPad mini 4、iPad 5がありました。

iPadは、 iPad 6と iPad 7の違いが小さかったり、 iPad Pro 3と iPad Pro 4の違いが小さかったりします。

新製品の発売間隔が長い、
iPad mni 4と iPad mni 5、 iPad Air 2と iPad Air 3の違いは大きいことがわかります。

やはり、ベンチマークスコアを見ると、新型のiPhone SEのコスパはかなり高いことがわかります。

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【データスクレイピングとグラフ作成のRコード】

太字の部分以外は、4月版データで使用したコードと同じです。

url <- "https://www.antutu.com/en/ranking/ios1.htm"​​
df_tabl <- as.data.frame(read_html(url))
df_data <- df_tabl[c(21: 244 ),]
df_data  <- as.data.frame(df_data)
i<- NULL
j=1
k=8
df_antutu <- NULL
df_data1 <- NULL
df_data2 <- NULL
for(i in seq(1, 28 , by = 1))
{
 df_data1 <- t(as.data.frame(df_data[j:k,]))
 df_antutu <- rbind(df_antutu, df_data1)
 j = j+8
 k = k+8
}

colnames(df_antutu) <- c("Rank","Device","Device2","CPU","GPU","MEM","UX","Total_Score")
df_antutu <- as.data.frame(df_antutu)
df_antutu1 <- df_antutu[,1:8]
write.csv(df_antutu1,"df_antutu.csv")
df_antutu2 <- read.csv("df_antutu.csv",stringsAsFactors = FALSE)


ggplot(df_antutu2,aes(x=Total_Score,y=CPU,label = Device)) + geom_point()+stat_smooth(method = "lm", se = FALSE, colour = "black", size = 1) + geom_text_repel()
ggplot(df_antutu2,aes(x=Total_Score,y=GPU,label = Device)) + geom_point()+stat_smooth(method = "lm", se = FALSE, colour = "black", size = 1) + geom_text_repel()
ggplot(df_antutu2,aes(x=Total_Score,y=MEM,label = Device)) + geom_point()+stat_smooth(method = "lm", se = FALSE, colour = "black", size = 1) + geom_text_repel()
ggplot(df_antutu2,aes(x=Total_Score,y=UX,label = Device)) + geom_point()+stat_smooth(method = "lm", se = FALSE, colour = "black", size = 1) + geom_text_repel()
ggplot(df_antutu2,aes(x=MEM,y=UX,label = Device)) + geom_point()+stat_smooth(method = "lm", se = FALSE, colour = "black", size = 1) + geom_text_repel()
ggplot(df_antutu2,aes(x=MEM,y=GPU,label = Device)) + geom_point()+stat_smooth(method = "lm", se = FALSE, colour = "black", size = 1) + geom_text_repel()
ggplot(df_antutu2,aes(x=GPU,y=UX,label = Device)) + geom_point()+stat_smooth(method = "lm", se = FALSE, colour = "black", size = 1) + geom_text_repel()
ggplot(df_antutu2,aes(x=reorder(Device, Total_Score), y=Total_Score)) + 
       geom_bar(stat="identity", fill='#0072B2') + coord_flip()+labs(x="
Device",y=" Score",title="Total_Score",caption="Data source:Antutu benchmark" )
ggplot(df_antutu2,aes(x=reorder(Device, UX), y=UX)) + 
       geom_bar(stat="identity", fill='steelblue') + coord_flip()+labs(x="
Device",y=" Score",title="UX",caption="Data source:Antutu benchmark" )
ggplot(df_antutu2,aes(x=reorder(Device, MEM), y=MEM)) + 
       geom_bar(stat="identity", fill='#009E73') + coord_flip()+labs(x="
Device",y=" Score",title="MEM",caption="Data source:Antutu benchmark" )
ggplot(df_antutu2,aes(x=reorder(Device, GPU), y=GPU)) + 
       geom_bar(stat="identity", fill='#56B4E9') + coord_flip()+labs(x="
Device",y=" Score",title="GPU",caption="Data source:Antutu benchmark" )
ggplot(df_antutu2,aes(x=reorder(Device, CPU), y=CPU)) + 
       geom_bar(stat="identity", fill='#E69F00') + coord_flip()+labs(x="
Devices",y=" Score",title="CPU",caption="Data source:Antutu benchmark" )



--------------------------------------------------------------------------​​​​

↓実効再生産数を計算できる Webアプリがあります。


​↓倍加時間についてです。

--------------------------------------------------------------------------​​​



-------------------------------------------------------------------------​
​【ダッシュボード 「COVID-19 Transition Graphs」 を試作】​​
中国本土以外の地域への感染が拡大しているため、国別、地域別の感染者数の推移を簡単に確認できるダッシュボードを試作しています。​

随時、ページを追加しています。グラフのデータは、右上部分の操作でダウンロードすることができます。

アメリカの「地域別の変数」を前処理して、「州別」での推移をグラフ化できるようにしました。

また、州コードのフィールドを作成してコロプレス地図も作成しています。

楽天ブログでは「iframe」タグが使えないので、Bloggerのページから利用できるようにしています。

無料で利用できる、グーグルの「データポータル」のダッシュボードです。データさえあれば、簡単に作成できます。「国」別、「地域」別に日ごとの感染者数の推移を見ることができます。

↓ダッシュボードの試作です。下記リンクのページから利用できます。
​​

ジョンズ・ホプキンス大学の「JHU CSSE」の「Covid19 Daily Reports」のデータを利用しています。
EdgeブラウザやIEブラウザなど、Chromeブラウザ以外での利用の場合はうまく表示されないことがあるようです。

上記のダッシュボードのデータの出所のサイトです。マップがメインのダッシュボードです





↓WHOのサイトでも、感染者数、地域などの「Situation Report」が日々更新されています。関心がある場合は、一日に一度見るといいのではないかと思います。







↓日本のインフルエンザの「定点当たり報告数」をグラフ化できるダッシュボードを試作。都道府県別にグラフ化可能です。



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 新型コロナウイルス(2019-novel coronavirus)対策もインフルエンザ対策と同じで、手洗い、うがい、マスク着用(咳エチケット)、免疫力アップなどが対策になるようです。​



★おすすめの記事 ​​







​​ ◆How Windows Sonic looks like.​​:Windows Sonic for Headphonesの音声と2chステレオ音声の比較:7.1.2chテストトーンの比較で明らかになった違い:一目で違いがわかりました








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Last updated  2020.07.08 19:31:01
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