2015年のシカゴマラソンについて計算する
2015年10月11日に開催された2015年シカゴマラソンには45,000のランナーが集まった.37,000名以上のランナーが完走し,各ランナーのパフォーマンスの詳細は注意深く記録された.ここでは,このデータを含むカスタム実体ストアを使ってランナーとそのパフォーマンスの特徴を調べ,可視化する.
ResourceObjectからマラソンのEntityStoreをロードする.
In[1]:=

marathonEntityStore = ResourceData[
ResourceObject[
Association[
"Name" -> "2015 Chicago Marathon Data",
"UUID" -> "7dc77972-cfc3-48dc-8d08-0292c6d2a929",
"ResourceType" -> "DataResource", "Version" -> "1.0.0",
"Description" -> "2015 Chicago Marathon participant data",
"ContentSize" -> Quantity[1990.2215919999999`, "Megabytes"],
"ContentElements" -> {"Content"}]]]
Out[1]=

このセッション用にストアを登録する.
In[2]:=

PrependTo[$EntityStores, marathonEntityStore];
ランナー総数と,隠的に定義された実体クラスを使って,男性の人数と女性の人数を取り出す.
In[3]:=

EntityValue["ChicagoMarathon2015", "EntityCount"]
Out[3]=

In[4]:=

Table[EntityValue[
EntityClass["ChicagoMarathon2015", "Gender" -> gender],
"EntityCount"], {gender, {Entity["Gender", "Male"],
Entity["Gender", "Female"]}}]
Out[4]=

5人のランナーをランダムに選ぶ.
In[5]:=

RandomEntity["ChicagoMarathon2015", 5]
Out[5]=

特定のランナーについて保存された特性を見る.
In[6]:=

Entity["ChicagoMarathon2015", "Runner145"]["PropertyAssociation"]
ランナーの国籍の合計を抽出し,参加ランナーが多かった諸国の表を作る.
In[7]:=

nationalityTallies =
Reverse[SortBy[
Tally[EntityValue["ChicagoMarathon2015",
EntityProperty["ChicagoMarathon2015", "Country"]]], Last]];
完全なWolfram言語入力を表示する
Out[8]//TraditionalForm=

ランナーの全出身国からシカゴまでの測地経路を可視化する.
In[9]:=

With[{chicago =
Entity["City", {"Chicago", "Illinois", "UnitedStates"}]},
GeoGraphics[{Darker[Green],
GeoPath[{chicago, #} & /@ nationalityTallies[[All, 1]],
"Geodesic"]},
GeoRange -> "World",
GeoProjection -> "Robinson",
GeoCenter -> chicago]]
Out[9]=

アメリカ国籍の参加者の出身地を示す合衆国のヒートマップを作る.
完全なWolfram言語入力を表示する
Out[12]=

区間平均から差異ごとにランナー数を求める.
In[13]:=

allkm = Table[
Normal[allTimeSplits[[i]][2 ;;, "Time"]], {i,
Length[allTimeSplits]}];
In[13]:=

allsplitbins = DeleteMissing[Transpose[allkm], 2];
In[13]:=

meanall = Table[N[Mean[allsplitbins[[i]]]], {i, Length[allsplitbins]}]
Out[13]=

In[13]:=

marathondistances = (allTimeSplits[[1]])[All, "Split"] // Normal
Out[13]=

In[13]:=

differencesall = Table[{marathondistances[[i + 1]],
allsplitbins[[i]] - meanall[[i]]},
{i, Length[allsplitbins]}];
In[13]:=

allHistograms =
Histogram[#2, {60}, PlotLabel -> NumberForm[#1, {3, 1}]] & @@@
differencesall;
各区間についてのヒストグラムを生成する.
In[14]:=

Grid[Partition[allHistograms, UpTo[3]]]
Out[15]=

ランナーが区間を走った時間と平均時間の差の平滑化カーネル分布をプロットする.
完全なWolfram言語入力を表示する
Out[17]=
