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• AWS cloud9でEC2上にcondaでPython(jupyter notebook)環境構築(2019年9月版)
• awsのcloud9でmatplotlibの日本語設定
• ChromebookでLinux(ベータ)にminicondaをインストールしてPython(jupyter notebook)環境構築
• jupyter labで初期ディレクトリを設定する (2021年10月最新版)
• jupyter labの出力セルをスクロール不可にして全体を表示する
• jupyter notebookにおけるエラー、database disk image is malformedについて
• matplotlib マウスイベント まとめ
• Web上に転がるサボテン用土の配合のまとめ
• WindowsオフラインパソコンにcondaでPython環境構築
• [fitbit] 1. PythonでFitbit APIを使ってデータ取得 その1 アプリの登録とtokenの取得
• [fitbit] 2. PythonでFitbit APIを使ってデータ取得 その2 fitbit-pythonによる睡眠データの取得とmatplotlibによる表示
• [fitbit] 3. PythonでFitbit APIを使って心拍数データを取得してmatplotlibで表示
• [fitbit] 4.Fitbit APIで睡眠時の心拍数データを取得してmatplotlibで表示
• [fitbit] 5.Fitbit APIで所定の期間(1d,1w,1m)の歩数を取得して棒グラフで表示
• [fitbit] 6.Fitbit APIで一週間分の睡眠データを取得してまとめて表示
• [fitbit] 7.Fitbit APIで一年分の睡眠時間を取得してヒストグラムで表示
• [fitbit] 8. Fitbit APIで睡眠効率を取得してカレンダーヒートマップで表示(sns.heatmap)
• [ipywidgets] 1. interactによる画像の２値化
• [ipywidgets] 10. IntSliderでデータの移動平均をインタラクティブにプロット
• [ipywidgets] 11. IntRangeSliderで画像の表示範囲を調整する
• [ipywidgets] 12. ColorPickerで図のマーカーの色を選択する
• [ipywidgets] 13. Dropdownで図のマーカーの色を選択する
• [ipywidgets] 14. RadioButtonsで図のマーカーの色を選択する
• [ipywidgets] 15. IntSliderで3Dグラフの視点を変更
• [ipywidgets] 16. IntSliderとprofile_lineで画像の任意の位置の強度プロファイルを取得して表示
• [ipywidgets] 17. tabで複数のwidgetsを整理して表示
• [ipywidgets] 18. 画像上でクリックした点の座標をTextareaに表示(mpl_connect(‘button_press_event’, onclick))
• [ipywidgets] 19. Jupyter labでipywidgetsを動かす
• [ipywidgets] 2. interactで補間データの間隔を調整
• [ipywidgets] 20. IntProgressでプログレスバーを表示する
• [ipywidgets] 21. 画像上でクリックした点の座標と値をOutputで表示
• [ipywidgets] 22. Dropdownで画像を選択して表示
• [ipywidgets] 23. Dropdownで画像を選択してカラーバーとともに表示
• [ipywidgets] 24. Dropdownでデータを選択してそのヒストグラムを表示(matplotlib & seaborn)
• [ipywidgets] 25. 卵状構造をとる２つの球の任意の高さにおける断面を表示
• [ipywidgets] 26. IntRangeSliderで画像の任意の位置に四角を表示
• [ipywidgets] 27. IntRangeSliderで画像の任意の範囲のヒストグラムを表示
• [ipywidgets] 28. Dropdown, Selectで画像を任意のcmapで表示
• [ipywidgets] 29. 図上の任意の位置にインタラクティヴに矢印を表示(matplotlib.patches FancyArrowPatch)
• [ipywidgets] 3. RadioButtonsで任意の補間方法を選択する
• [ipywidgets] 30. 3Dプロットのアスペクト比をIntSliderで調整(set_box_aspect)
• [ipywidgets] 31. Dropdownで画像に任意の補間方法を適用
• [ipywidgets] 32. plt.savefig()のパラメータを対話的に調整して図を保存する
• [ipywidgets] 33. interactで3D画像ビューア
• [ipywidgets] 34. バンドパスフィルタ(skimage.filters.difference_of_gaussians)のsigmaをFloatSliderで調整して2Dフーリエ変換
• [ipywidgets] 35. FloatLogSliderで正則化パラメータを調整してL2正則化
• [ipywidgets] 36. F分布の自由度をIntSliderで調整して表示
• [ipywidgets] 37. IntSliderで多項式近似の次数を調整してフィッティング
• [ipywidgets] 4. interactで画像の非線形変換(渦巻き:transform.swirl)
• [ipywidgets] 5. IntSliderで画像の任意の位置の横方向データをラインで表示
• [ipywidgets] 6. RadioButtonsでデータを取得する方向を選択して、IntSliderで画像の任意の位置のデータをラインで表示
• [ipywidgets] 7. RadioButtonsでデータを取得する方向を選択して、IntSliderで3Dグラフの任意の位置のデータをラインで表示
• [ipywidgets] 8. IntSliderでパラメータを調整してコーナー検出
• [ipywidgets] 9. FloatSliderでCanny filterのsigmaを調整してエッジ検出
• [lmfit] 1. lmfitによる非線形最小２乗ガウシアンフィッティング
• [lmfit] 10. 線形モデルによるカーブフィッティング
• [lmfit] 11. 2次関数モデルによるカーブフィッティング
• [lmfit] 12. 多項式モデルによるカーブフィッティング
• [lmfit] 13. ステップ関数モデルによるカーブフィッティング
• [lmfit] 14. 指数関数的減衰モデルによるカーブフィッティング
• [lmfit] 15. べき乗則モデルによるカーブフィッティング
• [lmfit] 16. sin関数モデルによるカーブフィッティング
• [lmfit] 17. フィッティングして得られたパラメータをDataFrameに変換する
• [lmfit] 18. ローレンツ分布関数モデルによるカーブフィッティング
• [lmfit] 19. フォークト分布関数モデルによるカーブフィッティング
• [lmfit] 2. lmfitで自作関数によるカーブフィッティング
• [lmfit] 20. 重み付き最小二乗法ガウシアンフィッティング
• [lmfit] 21. 擬フォークト分布関数モデルによるカーブフィッティング
• [lmfit] 22. ガウス関数モデルによるフィッティング過程をiter_cbで可視化
• [lmfit] 23. basinhopping法によるフィッティング
• [lmfit] 24. 減衰発振器モデルによるカーブフィッティング
• [lmfit] 25. 減衰高調波発振器モデルによるカーブフィッティング
• [lmfit] 26. 指数関数的に修正されたガウス分布モデルによるカーブフィッティング
• [lmfit] 3. パラメータに代数的な制約を付与してカーブフィッティング
• [lmfit] 4. 混合モデルによるカーブフィッティング
• [lmfit] 5. 混合モデルによるカーブフィッティング(prefixの使い方)
• [lmfit] 6. 2次元ガウス関数によるフィッティング
• [lmfit] 7. lmfitのModelにおけるNaNの処理方法の選択
• [lmfit] 8. フィッティングモデルの信頼区間を表示
• [lmfit] 9. 対数正規分布関数に基づくモデルによるカーブフィッティング
• [matplotlib 3D] 1. 二次元データを三次元空間にプロット
• [matplotlib 3D] 10. 3Dグラフの軸ラベルのoffset
• [matplotlib 3D] 11. 3Dグラフ上に円、線、面などの図形を表示(pathpatch3d)
• [matplotlib 3D] 12. 3Dグラフに面グラフを並べて表示
• [matplotlib 3D] 13. 3Dグラフでベクトル
• [matplotlib 3D] 14. 3Dグラフの回転アニメーション
• [matplotlib 3D] 14. Rotation animation of matplotlib 3D graph
• [matplotlib 3D] 15. 3D散布図
• [matplotlib 3D] 16. 複数の3Dグラフを横並びで表示
• [matplotlib 3D] 17. 3D surfaceプロットの表示と見た目を変える設定各種
• [matplotlib 3D] 18. 3D surfaceプロットで球を表示
• [matplotlib 3D] 19. 3D surfaceプロットでの表面色の変更
• [matplotlib 3D] 2.三次元グラフに棒グラフを並べて表示
• [matplotlib 3D] 20. 極座標系の3D surfaceプロット
• [matplotlib 3D] 21. 3Dグラフにテキストを表示
• [matplotlib 3D] 22. 非構造三次元データの等高線(tricontour)
• [matplotlib 3D] 23. 非構造三次元データの塗りつぶし等高線(tricontourf)
• [matplotlib 3D] 24. 非構造化データのsurface plotを表示できるplot_trisurf その1
• [matplotlib 3D] 25. 非構造化データのsurface plotを表示できるplot_trisurf その2
• [matplotlib 3D] 26. ArtistAnimationで3D wireframe plotをアニメーションで表示
• [matplotlib 3D] 27. 3D wireframeグラフでX軸方向またはY軸方向 のみのデータを表示
• [matplotlib 3D] 28. Pythonで3D voxelグラフ
• [matplotlib 3D] 29. NumPyの以前のlogoをvoxelで表示
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• [matplotlib 3D] 5. 3D surface plotで陰影のあるグラフ
• [matplotlib 3D] 50. 3Dグラフにおけるアスペクト比の設定
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• [matplotlib 3D] 6.2次元ヒストグラムの3D表示
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• [matplotlib 3D] 61. 3D plotにおけるアスペクト比(2023年最新版)
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• [matplotlib animation] 1. プロットのマーカーを画像としてアニメーション表示
• [matplotlib animation] 10. ガンマ分布のアニメーション
• [matplotlib animation] 100.反応拡散系によるチューリングパターン
• [matplotlib animation] 101.1D拡散方程式による熱拡散アニメーション
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• [matplotlib animation] 104.画像上の四角が動くアニメーション
• [matplotlib animation] 105.画像を上から下に順次表示していくアニメーション
• [matplotlib animation] 106. skimage.segmentation.expand_labelsによるラベル領域の非オーバーラップ展開
• [matplotlib animation] 107. 画像のクロスディゾルブアニメーション
• [matplotlib animation] 108. フーリエ逆変換アニメーション
• [matplotlib animation] 109. バイバインのアニメーション
• [matplotlib animation] 11. ポアソン分布のアニメーション
• [matplotlib animation] 110. Moving grid
• [matplotlib animation] 111. 3D plotでfocal lengthを変えた時の見た目の変化
• [matplotlib animation] 112. 3D plotのroll回転アニメーション
• [matplotlib animation] 113. Angle-limited random walkのアニメーション
• [matplotlib animation] 12. 変形する楕円体
• [matplotlib animation] 13. サイクロイド(cycloid)
• [matplotlib animation] 14. 外サイクロイド(epicycloid)
• [matplotlib animation] 15. 内サイクロイド(hypocycloid)
• [matplotlib animation] 16. subplot()で複数のグラフのアニメーション(epicycloid)
• [matplotlib animation] 17. スーパー楕円(Superellipse)
• [matplotlib animation] 18.カッシーニの卵形線
• [matplotlib animation] 19. 鉛直投げ上げ (vertical throw up)
• [matplotlib animation] 2.3D lineplot アニメーション
• [matplotlib animation] 20. ベイズ更新(the bayes update)
• [matplotlib animation] 21. 3Dグラフで斜方投射 (Projectile motion)
• [matplotlib animation] 22. 雨(Rain simulation)
• [matplotlib animation] 23. 胴体が伸びる犬
• [matplotlib animation] 24. Voxel アニメーション
• [matplotlib animation] 25. サインポール(理容店を示す細長い円柱状の看板)
• [matplotlib animation] 26. ピラミッド建設
• [matplotlib animation] 27. スノーノイズ
• [matplotlib animation] 28. 回転する円グラフ
• [matplotlib animation] 29. 飛び出す円グラフ
• [matplotlib animation] 3.Z-axis rotation animation of the sphere
• [matplotlib animation] 3.球のz軸回転アニメーション
• [matplotlib animation] 30. 穴が塞がる円グラフ
• [matplotlib animation] 31. Local Histogram Equalizationのパラメータのselemを変えたときの画像の変化
• [matplotlib animation] 32. scikit-image のexposure.adjust_gamma におけるgamma値変化アニメーション
• [matplotlib animation] 33. トーラス結び目アニメーション
• [matplotlib animation] 34. HSV色空間での色変化アニメーション
• [matplotlib animation] 35. 田植え
• [matplotlib animation] 36. Canny法によるエッジ検出アニメーション
• [matplotlib animation] 37. 3Dグラフの縦回転アニメーション
• [matplotlib animation] 38. 3Dグラフの縦＆横回転アニメーション
• [matplotlib animation] 39. ハフ変換により検出した線を順次表示するアニメーション
• [matplotlib animation] 4.球の拡大・収縮アニメーション
• [matplotlib animation] 40. subdivide_polygonの各degreeにおける実行回数変化アニメーション
• [matplotlib animation] 41. approximate_polygonのtolerance変化アニメーション
• [matplotlib animation] 42. データの積算によるノイズリダクションアニメーション
• [matplotlib animation] 43. データの追加によるヒストグラムの形状変化アニメーション
• [matplotlib animation] 44. skimage.transform.swirlのstrength変化アニメーション
• [matplotlib animation] 45. skimage.transform.swirlのradius変化アニメーション
• [matplotlib animation] 46. Voxelで作成したNumPyロゴの色変化アニメーション(グレースケール)
• [matplotlib animation] 47. Voxelで作成したNumPyロゴの色変化アニメーション(カラー)
• [matplotlib animation] 48. 3Dグラフ上でのテキストのアニメーション
• [matplotlib animation] 49. 区分的アフィン変換のアニメーション
• [matplotlib animation] 5. Decay(軸の更新アニメーション)
• [matplotlib animation] 50. rank.mean_bilateralを用いた平均化する領域が変化していくアニメーション
• [matplotlib animation] 51. 画像の拡大アニメーション
• [matplotlib animation] 53. skimage.segmentation.slic()のcompactnessおよびn_segments変化アニメーション
• [matplotlib animation] 55. 3Dグラフ上での点と線のアニメーション
• [matplotlib animation] 56. 順次出現するデータにドロネー三角形分割を適用するアニメーション
• [matplotlib animation] 57. FuncAnimationとArtistAnimationの違い
• [matplotlib animation] 58. 螺旋にplt.fillを適用して渦巻きアニメーション
• [matplotlib animation] 59. 要素の大きさによって順番が変化する棒グラフアニメーション
• [matplotlib animation] 6.正規分布(ガウス分布)のアニメーション
• [matplotlib animation] 60. 要素の大きさによって順番が変化するドーナツグラフのアニメーション
• [matplotlib animation] 61. 3Dグラフ上でアニメーションの軌跡としてマーカーの残像を表示
• [matplotlib animation] 62. グラフ上にアニメーションの軌跡としてマーカーの残像を表示
• [matplotlib animation] 63. 3D円グラフの面積比率の見る角度による変化
• [matplotlib animation] 64. 1次元ランダムウォークアニメーション
• [matplotlib animation] 65. 2次元ランダムウォークアニメーション
• [matplotlib animation] 66. 3次元ランダムウォークアニメーション
• [matplotlib animation] 67. 2次元ランダムウォークのヒートマップアニメーション
• [matplotlib animation] 68. 隣接領域グラフ(RAG)によるmerge_hierarchicalのthresh変化アニメーション
• [matplotlib animation] 69. カウントダウンアニメーション
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• [matplotlib animation] 72.しきい値を連続的に変化させたときの2値化とラベリングのアニメーション
• [matplotlib animation] 73. Dilationを複数回実行したときの2値化とラベリングのアニメーション
• [matplotlib animation] 74. テンプレートマッチングによる物体追跡アニメーション
• [matplotlib animation] 75. テンプレートマッチングによる物体追跡でジャンプした回数を計測
• [matplotlib animation] 76. ランダムウォークする物体が最接近時に合体するアニメーション
• [matplotlib animation] 77. ランダムな位置に出現するemojiが拡大し消えていくアニメーション
• [matplotlib animation] 78. add_subplotで作成した複数グラフの回転アニメーション
• [matplotlib animation] 79. flood_fillのtolerance変化アニメーション(skimage.segmentation.flood_fill)
• [matplotlib animation] 8. 3Dグラフの軸範囲更新アニメーション
• [matplotlib animation] 80.すっとびボール
• [matplotlib animation] 81.バウンドするボール
• [matplotlib animation] 82.様々な角度で斜方投射
• [matplotlib animation] 83.ロケットで斜方投射
• [matplotlib animation] 84.うずまき
• [matplotlib animation] 85.様々な形状と色をもつ楕円をランダムに表示
• [matplotlib animation] 86.円の接線のアニメーション
• [matplotlib animation] 87. 円の多角形近似のresolution変化アニメーション
• [matplotlib animation] 88. imshowでのcmap変化アニメーション
• [matplotlib animation] 89. xkcd風なプロットのアニメーション
• [matplotlib Animation] 9. 螺旋トーラスのアニメーション
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• [matplotlib animation] 91. 画像の複製アニメーション
• [matplotlib animation] 92. quiverのアニメーション
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• [matplotlib animation] 94. ボロノイ図のアニメーション
• [matplotlib animation] 95. 極座標棒グラフのアニメーション
• [matplotlib animation] 96. いろいろな波のアニメーション
• [matplotlib animation] 97. k近傍法によるクラス分類で近傍点数に応じて変化する決定境界を表示する
• [matplotlib animation] 98. 空気抵抗のある斜方投射
• [matplotlib animation] 99. マグヌス効果が働く斜方投射
• [matplotlib] 1. plotの見た目を変えるスタイルの設定
• [matplotlib] 1.matplotlibで横軸日付の棒グラフ
• [matplotlib] 10. グラフを作成する様々な方法(subplot, add_subplot, subplots, GridSpec)
• [matplotlib] 100. 軸の先端が矢印で(0,0)を中心とする図
• [matplotlib] 101. subfiguresで複数の図を任意の位置に配置する
• [matplotlib] 102. bar_labelで棒グラフにデータラベルを表示
• [matplotlib] 103. legendのクリックイベントでプロットの表示/非表示きりかえ
• [matplotlib] 104. figureのサイズをセンチメートルで指定する
• [matplotlib] 105. オリンピックシンボル
• [matplotlib] 106. カーブフィット結果を図中にtext boxで表示
• [matplotlib] 107. 画像とヒストグラムのカラーマップを揃える
• [matplotlib] 108. plt.scatterで作成する散布図の点の透明度を配列で設定する
• [matplotlib] 109. パラリンピックシンボル
• [matplotlib] 11. テキストと矢印
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• [matplotlib] 114. 画像のアルファブレンド
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• [matplotlib] 116. 漢字間違い探し(ax.text())
• [matplotlib] 117. 目盛りの細かい調整(ax.tick_params)
• [matplotlib] 118. 飲み応えカーブ(ax.fill_between)
• [matplotlib] 119. hatchで使用可能な模様一覧(ax.fill_between)
• [matplotlib] 12. 目盛り
• [matplotlib] 120. picture-jitter plot by sns.stripplot
• [matplotlib] 121. 散布図の点で画像を表示する Stippling by scatter plot
• [matplotlib] 122. 凡例の順序を逆にして表示
• [matplotlib] 123. 凡例ボックス内の凡例表示位置の調整
• [matplotlib] 124. 縞模様の線でline plotを表示
• [matplotlib] 13. 図の中の一部を拡大して同じ図中に表示(inset_axes)
• [matplotlib] 14. 図の中の一部を拡大して同じ図中に表示(zoomed_inset_axes)
• [matplotlib] 15. 各軸の比率が等しい図
• [matplotlib] 16. 疑似カラーマップ
• [matplotlib] 17. 疑似カラーマップを等高線風に表示
• [matplotlib] 18. カラーバーを図にあわせる
• [matplotlib] 19. mpl_toolkits.axes_grid1 の使い方(画像の表示)
• [matplotlib] 2. ショートコードによるplotの色と線種の設定
• [matplotlib] 2.matplotlibで画像つき円グラフ
• [matplotlib] 20. mpl_toolkits.axes_grid1 の使い方(ラベルとカラーバー)
• [matplotlib] 21. ヒストグラム付き散布図
• [matplotlib] 22. 区分線が表示された積み上げ棒グラフ
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• [matplotlib] 25. 円グラフ(Pie chart) における比率、ラベルの文字サイズ、色の設定方法
• [matplotlib] 26. 非連続型水平棒グラフ
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• [matplotlib] 28. 折れ線グラフの下を塗りつぶしたグラフ
• [matplotlib] 29. ドーナツ状円グラフ
• [matplotlib] 3. グラフのマーカーの設定
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• [matplotlib] 30. みやすい円グラフ
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• [matplotlib] 33. 異なるスケールをもつ2軸グラフ(secondary_xaxis)
• [matplotlib] 34. スケールの異なるデータをまとめて表示するための2軸グラフ(twinx)
• [matplotlib] 35. 線とマーカーの間に間隔をもたせた折れ線グラフ
• [matplotlib] 36. グラフの背景にgridに沿った縞模様を表示する方法
• [matplotlib] 37. widgets.Sliderによる円の半径と位置の調整
• [matplotlib] 38. widgets.Sliderによる画像の２値化
• [matplotlib] 39. データの値に応じてプロットの色をかえる
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• [matplotlib] 40. 等高線、カラーマップにおけるログスケールのカラーバー
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• [matplotlib] 45. fillでプロットの内側を塗りつぶして表示
• [matplotlib] 46. 棒グラフのハッチング(模様)を変えて表示
• [matplotlib] 47. np.nanでデータの一部を非表示にする
• [matplotlib] 48. textのrotationにhorizontalalignment, verticalalignmentが及ぼす影響
• [matplotlib] 49. Fancytextboxのボックススタイルについて
• [matplotlib] 5. 等高線、塗りつぶし等高線プロット
• [matplotlib] 5. 軸の一部を省略したグラフ(broken axis graph)
• [matplotlib] 50. 軸が矢印のグラフ
• [matplotlib] 51. 箱ひげ図(plt.boxplot)
• [matplotlib] 52. 対数正規分布データのヒストグラムに最頻値、中央値、平均値を表示
• [matplotlib] 53. 2次元ランダムウォークのヒートマップ
• [matplotlib] 54. ConciseDateFormatterで時系列グラフの軸ラベルをシンプルにする
• [matplotlib] 55. Colorbarの目盛りとそのラベルの設定
• [matplotlib] 56. plt.barによる集合棒グラフ
• [matplotlib] 57. plt.imshow()で軸を画像から離して表示
• [matplotlib] 58. 棒グラフのbarをグラデーションカラーで表示
• [matplotlib] 59. 円グラフの透明度をset_alphaで調整
• [matplotlib] 6.ヒストグラム
• [matplotlib] 60. 円グラフの要素の一部を棒グラフで表示
• [matplotlib] 61. marker=(#,#)によるマーカーの設定
• [matplotlib] 62. mpl_connect(‘button_press_event’, onclick)により、画像上でクリックした2点間のプロファイルを表示
• [matplotlib] 63. タイトルの位置の調整
• [matplotlib] 64. 軸ラベルを２段にして重ならなようにする
• [matplotlib] 65. ‘button_release_event’で図に線分を描写
• [matplotlib] 66. マウスイベントで図中の四角をドラッグで動かす　
• [matplotlib] 67. マウスのenter & leaveイベントで図中のfigureの色とaxesの色を変化させる
• [matplotlib] 68. 散布図上でクリックした点の色を変える
• [matplotlib] 69. 散布図上でクリックした点に関連付けられたデータを下図に表示する
• [matplotlib] 70. styleを適用してExcelのような図を作成する
• [matplotlib] 71. カーソルの位置をmatplotlib.widgets Cursorで表示する
• [matplotlib] 72. マウスカーソルのxの位置に最も近いデータに十字カーソルを合わせる(motion_notify_event)
• [matplotlib] 73. mplstyle.use(‘fast’)による高速化の効果
• [matplotlib] 74. ColorPickerで色を選択し、クリックしたマーカーを着色する。さらに、色ごとに集計した結果を棒グラフで表示する
• [matplotlib] 75. 2つの画像間で共通するCursorを表示
• [matplotlib] 76. mplcursorsで図中のデータの座標を表示
• [matplotlib] 77. クリックイベントで画像上のクリックした場所のRGB値を取得する
• [matplotlib] 78. emojiをマーカーとしてプロットする
• [matplotlib] 79. inset_axesでカラーバーを自由自在に配置する
• [matplotlib] 8. 凡例
• [matplotlib] 80. fill_betweenで特定の領域を塗りつぶす
• [matplotlib] 81. fill_betweenのinterpolateで塗りつぶす領域を補間する
• [matplotlib] 82. マウスイベントで画像上の任意の位置に四角を表示
• [matplotlib] 83. 図上に矢印を表示(matplotlib.patches FancyArrowPatch, Arrow)
• [matplotlib] 84. binの形状を六角形とした２次元ヒストグラムを表示(matplotlib hexbin)
• [matplotlib] 85. 積み上げ面グラフ(matplotlib stackplot)
• [matplotlib] 86. 極座標棒グラフ(projection=’polar’ & bar)
• [matplotlib] 87. ベジェ曲線
• [matplotlib] 88. 強調線(集中線)
• [matplotlib] 89. 図中に任意の傾きの線を表示する(axline)
• [matplotlib] 9. カラーマップ
• [matplotlib] 90. ラベルの位置の調整(ax.set_xlabelのloc)
• [matplotlib] 91. マウスオーバーイベントで九九表(Multiplication tables)
• [matplotlib] 92. マウスイベントで画像の一部をリアルタイムで拡大(motion_notify_eventなど)
• [matplotlib] 93. fill_betweenxにより曲線で囲まれたx方向の範囲を塗りつぶし
• [matplotlib] 94. subplot_mosaicによるひらがな表の作成
• [matplotlib] 95. subplot_mosaicによる年賀状
• [matplotlib] 96. plt.stepによる階段状プロットの作成
• [matplotlib] 97. plt.scatterで離散的カラーバーを表示
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• [matplotlibで錯視] 1. ハーマングリッド
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• [NumPy] 1. 1次元配列、２次元配列のスライスについて
• [NumPy] 10. グラフ上のランダムデータそれぞれの最近傍点を結ぶ
• [NumPy] 11. NumPy配列のNaNに関するいろいろな処理
• [NumPy] 12. ヒストグラムからデータを再構築
• [NumPy] 13. ヒストグラム用のbinsをnp. histogram_bin_edgesで作成する
• [NumPy] 18.行列の1次元への変換(フラット化)
• [NumPy] 2.配列の演算
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• [NumPy] 21. np.linspace()の使い方
• [NumPy] 3. 配列の形状変換
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• [NumPy] 6. データの最大, 最小, 0に最も近い値のindex
• [NumPy] 7. ブロードキャスト
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• [NumPy] 9. ファンシーインデックス
• [pandas] 1.１次元データ構造 Seriesについて
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• [pandas] 13. マルチインデックスを利用してDataFrameで集約関数計算
• [pandas] 14. Series, DataFrameの連結(.concat())
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• [pandas] 16. 中央値のインデックスを求める
• [pandas] 17. DataFrameの結合(merge)
• [pandas] 18. DataFrameの結合(merge)における内部結合と外部結合
• [pandas] 19. 複数のwebページからTable を取得しデータを集計する
• [pandas] 2. 2次元データ構造 Dataframeについて
• [pandas] 20. pd.mergeでDataFrameの複数の列で同じ値をもつ行のみを抽出
• [pandas] 21. データ数100万の１次元データをpd.read_csvで読み込む
• [Pandas] 27. Pandasで計算(サンプルの密度を求める)
• [pandas] 3. DataFrameにおけるインデックスについて
• [pandas] 4. DataFrameにおけるデータの選択(loc, iloc)
• [pandas] 5. DataFrameの算術演算(fill_valueによる欠損値の穴埋め)
• [pandas] 6. DataFrameにおけるブロードキャスト
• [pandas] 7. DatarFrameの欠損値(NaN, None)について
• [pandas] 8. DataFrameに欠損値(NaN)があるときの処理
• [pandas] 9. 階層構造をもつインデックスについて
• [pandas] 複数のエクセルファイルをひとつにまとめる
• [PIL] 1. Pythonの画像処理ライブラリPillow(PIL)
• [Python] 1. imageioでMP4ファイルからPNG画像を出力
• [scikit-image] 1. rgb2hedによるカラーデコンボリューション
• [scikit-image] 10. 画像内の等高線を検出(measure.find_contours)
• [scikit-image] 100. レベルセット法の初期レベルセット(チェッカーボード)を作成するための関数(skimage.segmentation.checkerboard_level_set)
• [scikit-image] 101. レベルセット法の初期レベルセット(ディスク)を作成するための関数(skimage.segmentation.disk_level_set)
• [scikit-image] 102. MorphACWEによる画像のセグメンテーション(skimage.segmentation.morphological_chan_vese)
• [scikit-image] 103. MorphGACによる画像のセグメンテーション(skimage.segmentation.morphological_geodesic_active_contour)
• [scikit-image] 104. 写真のイラスト風変換(segmentation.slic, graph. rag_mean_color, filters. unsharp_mask)
• [scikit-image] 105. skimageで使用可能な窓関数s(filters.window)
• [scikit-image] 106. skimageで本物風印鑑画像を作成する(filters. gaussian, transform.rotateなど)
• [scikit-image] 107. skimageで画像のヒストグラムを作成する(exposure. histogram)
• [scikit-image] 108. マキシマムフィルタによる高輝度部分の強調(skiamge.filters.rank.maximum)
• [scikit-image] 11. 画像の凸包(morphology.convex_hull_image)
• [scikit-image] 12. Canny法によるエッジ検出 (feature.canny)
• [scikit-image] 13. Ridge filterによるリッジ検出 (feature.meijeringなど)
• [scikit-image] 14. 3次元ボクセルデータをポリゴンデータに変換( measure.marching_cubes_lewiner)
• [scikit-image] 15. 画像のエッジに線を描写する( segmentation.active_contour)
• [scikit-image] 16. エッジ演算子(filters.roberts, sobel)
• [scikit-image] 17. 図形の描写(draw.line, polygonなど)
• [scikit-image] 18. ランダム図形を描写(draw.random_shapes)
• [scikit-image] 19. 画像のHough変換(transform.probabilistic_hough_line)
• [scikit-image] 2. RGB画像のフィルタ処理
• [scikit-image] 20. 図形の近似と細分化(measure.approximate_polygon)
• [scikit-image] 21. ハフ変換による円の検出(transform.hough_circle)
• [scikit-image] 22. ハフ変換による楕円の検出(transform.hough_ellipse)
• [scikit-image] 23. 画像の細線化(morphology.skeletonize)
• [scikit-image] 24. 画像の非線形変換(渦巻き模様:transform.swirl)
• [scikit-image] 25. 一定倍率で縮小された連続画像を生成(transform.pyramid_gaussian)
• [scikit-image] 26. 画像の周囲を補間する(skimage.util.pad)
• [scikit-image] 27. 画像のサイズ変更、形状変更(skimage.transform.rescale など)
• [scikit-image] 28. 区分的アフィン変換(skimage.transform.PiecewiseAffineTransformとwarp)
• [scikit-image] 29. ヒストグラムマッチング(skimage.transform.match_histograms)
• [scikit-image] 3. RGB画像をグレースケールに変換
• [scikit-image] 30. 画像の構造類似性(skimage.measure compare_ssim)
• [scikit-image] 31. 位相相関から画像間のシフト量を求める(skimage.feature register_translation)
• [scikit-image] 32. 相互相関によりノイズを加えた画像のシフト量を求める(skimage.feature masked_register_translation)
• [scikit-image] 33. 検出したエッジのヒステリシスしきい値処理(skimage.filters apply_hysteresis_threshold)
• [scikit-image] 34. 逆畳み込みによる劣化画像の鮮明化(skimage.restoration unsupervised_wiener)
• [scikit-image] 35. 平均化フィルタによる画像の平滑化(skimage.rank mean, mean_percentile, mean_percentile)
• [scikit-image] 36. アンシャープマスク処理による画像の鮮明化(skimage.filters unsharp_mask)
• [scikit-image] 37. 画像の欠損部分を修復(skimage.restoration inpaint)
• [scikit-image] 39. 画像のノイズを低減(skimage.restoration denoise_tv_chambolle, denoise_bilateral, denoise_wavelet)
• [scikit-image] 4. RGBをHSVに変換して、2値化処理
• [scikit-image] 40. 画像の位相アンラッピング(skimage.restoration unwrap_phase)
• [scikit-image] 41. 非局所平均フィルタによる画像のノイズ低減(skimage.restoration denoise_nl_means)
• [scikit-image] 42. HoG(Histogram of Oriented Gradients)による画像の特徴抽出(skimage.feature hog)
• [scikit-image] 43. Harrisコーナー検出(corner_harris)による画像のコーナー検出(skimage.feature hog)
• [scikit-image] 44. テンプレートマッチングによる画像識別(skimage.feature match_template)
• [scikit-image] 45. グレースケール画像の白い部分、黒い部分をそれぞれ分離(skimage.morphology reconstruction)
• [scikit-image] 46. Region Adjacency Graph（RAG）を構築した後にNormalized Cut(skimage.future graph)
• [scikit-image] 47. Region Adjacency Graph（RAG）を構築した後にcut_threshold(skimage.future graph)
• [scikit-image] 48. rag_boundary(skimage.future graph)で領域境界グラフ(RAG)を構築
• [scikit-image] 49. show_rag (skimage.future graph)で領域隣接グラフ(RAG)の表示
• [scikit-image] 5. モルフォロジー再構成による背景の除去
• [scikit-image] 50. しきい値処理でグレースケール画像をバイナリ画像に変換
• [scikit-image] 51. 画像の局所的な極大値を検出(skimage.feature peak_local_max)
• [scikit-image] 52. 適応的しきい値処理による画像のバイナリ変換(skimage.filters threshold_niblack, threshold_sauvola)
• [scikit-image] 53. 画像のラベリング(skimage.measure labelなど)
• [scikit-image] 54. ラベリングした領域のサイズ、角度、重心などの測定(skimage.measure regionprops)
• [scikit-image] 55. ランダムウォーカーセグメンテーション(skimage.segmentation random_walker)
• [scikit-image] 56. Watershedセグメンテーション(skimage.morphology watershed)
• [scikit-image] 57. 画像の勾配を利用したWatershedセグメンテーション(skimage.morphology watershed, rank.gradient)
• [scikit-image] 58. 日本地図を都道府県で分割(skimage.morphology opening, measure.label, filters.sobel)
• [scikit-image] 59. グレースケール画像の中から白い塊(ブロブ)を検出する(skimage.feature blob_dog, blob_log, blob_doh)
• [scikit-image] 6. ヒストグラム均等化による高コントラスト化
• [scikit-image] 60. 画像の一部分を低解像度(モザイク)にする(skimage.transform pyramid_gaussian, rescale)
• [scikit-image] 61. 画像の一部分を低解像度(ぼかし)にする(skimage.transform pyramid_gaussian, rescale)
• [scikit-image] 62. 隣接領域グラフ(RAG)による色が似ている領域の結合(skimage.feature graph merge_hierarchical)
• [scikit-image] 63. 大津の方法による画像の3値化(skimage.filters threshold_multiotsu)
• [scikit-image] 64. 画像の切り取り(skimage.util crop)
• [scikit-image] 65. 画像の比較(skimage.util compare_images)
• [scikit-image] 66. レベルセット法による画像のセグメンテーション(skimage.segmentation chan_vese)
• [scikit-image] 67. テンプレートマッチングを用いた移動体追跡と位置合わせ(skimage.feature match_template)
• [scikit-image] 68. ラベリングした領域のデータをregionprops_tableによりpandasのDataFrameで取得する(skimage.measure regionprops_table)
• [scikit-image] 69. 全体的に欠損した画像を修復(skimage.restoration inpaint_biharmonic)
• [scikit-image] 7. ガンマ補正と対数補正
• [scikit-image] 70. CenSurE検出器による特徴点検出(skimage.feature CENSURE)
• [scikit-image] 71. 画像の強度プロファイルを任意の範囲で表示(skimage.measure profile_line)
• [scikit-image] 72. バイナリ画像で対象物の輪郭を検出して表示(skimage.measure find_contours)
• [scikit-image] 73. サイズの異なる正方形の構造化要素を生成(skimage.morphology.square)
• [scikit-image] 74. サイズの異なるダイヤモンド形の構造化要素を生成(skimage.morphology.diamond)
• [scikit-image] 75. サイズの異なるディスク状の構造化要素を生成(skimage.morphology.disk)
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• [scikit-image] 77. サイズの異なる八角形の構造化要素を生成(skimage.morphology.octagon)
• [scikit-image] 78. サイズの異なる星型の構造化要素を生成(skimage.morphology.star)
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• [scikit-image] 8. 各種均等化法によるコントラストの補正
• [scikit-image] 80. サイズの異なる八面体の構造化要素を生成(skimage.morphology.octahedron)
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• [scikit-image] 82. 3次元オブジェクトの細線化(skimage.morphology.skeletonize)
• [scikit-image] 83. flood_fillによる特定の領域の塗りつぶし(skimage.segmentation.flood_fill)
• [scikit-image] 84. flood_fillのtoleranceにより塗りつぶす領域を変化させる(skimage.segmentation.flood_fill)
• [scikit-image] 85. EuclideanTransformによるユークリッド変換(skimage.transform.EuclideanTransform)
• [scikit-image] 86. EuclideanTransformで画像の中心を原点として回転する(skimage.transform.EuclideanTransform)
• [scikit-image] 87. rotateで画像の中心を原点として回転する(skimage.transform. rotate)
• [scikit-image] 88. threshold_sauvola, opening, label, regionpropsなどを駆使してサボテンの種の数を調査
• [scikit-image] 89. transform.AffineTransformで画像のアフィン変換
• [scikit-image] 9. グレースケール画像の色付け
• [scikit-image] 90. sobelフィルタで画像の各画素における勾配を求める
• [scikit-image] 91. 各種エッジフィルタの回転不変性の比較
• [scikit-image] 92. ラベル付けした部分をサイズに応じて塗り分けて表示
• [scikit-image] 93. ラベリングした部分のアスペクト比と円形度を求めて表示
• [scikit-image] 94. ラベル付けした画像の特定のラベルイメージのみを表示
• [scikit-image] 95. 画像を連結して表示(skimage.util montage)
• [scikit-image] 96. 大津の適応的しきい値処理による画像の2値化(skimage.filters rank.otsu)
• [scikit-image] 97. 適応的しきい値処理による画像の2値化(skimage.filters threshold_local)
• [scikit-image] 98. 2Dフーリエ変換で窓関数を適用して不連続性を除去(skimage.filters window)
• [scikit-image] 99. 画像にバンドパスフィルタ(skimage.filters.difference_of_gaussians)をかけて2Dフーリエ変換
• [scikit-learn] 1. make_blobsによる分類用データの生成
• [scikit-learn] 10. k近傍法によるクラス分類で決定境界を表示する(KNeighborsClassifier)
• [scikit-learn] 11. k-means法によるクラスタリング
• [scikit-learn] 12. GaussianMixtureモデルによるクラスタリング
• [scikit-learn] 13. linear_model.RidgeによるL2正則化
• [scikit-learn] 2. make_classificationによる分類用データの生成
• [scikit-learn] 3. make_circlesによる円状データの生成
• [scikit-learn] 4. make_moonsによる三日月状データの生成
• [scikit-learn] 5. make_gaussian_quantilesによる等方性なガウス分布データの生成
• [scikit-learn] 6. make_s_curveによるS字状データの生成
• [scikit-learn] 7. make_swiss_rollによるロールケーキ状データの生成
• [scikit-learn] 8. make_regressionによる回帰用のランダムなデータの生成
• [scikit-learn] 9. k近傍法によるクラス分類(KNeighborsClassifier)
• [SciPy] 1. Scipyのcurve_fitで最小2乗法近似、決定係数R2も求める
• [SciPy] 10. voronoi_plot_2dによるボロノイ図の作成
• [SciPy] 11. interpolateのinterp2dによる2次元データの補間
• [SciPy] 12. ndimageのdistance_transform_cdt, distance_transform_edtによる2値化像の距離変換
• [SciPy] 13. scipy integrateのsolve_ivpを使って常微分方程式を解く その1
• [SciPy] 14. scipy integrateのsolve_ivpを使って常微分方程式を解く その2
• [SciPy] 15. 偏微分方程式を有限差分法で解く
• [SciPy] 16. scipy.signal.detrendでデータのトレンド除去
• [SciPy] 17. scipy.signal. argrelmin, argrelmaxでデータの極小値、極大値を検出
• [SciPy] 18. integrate. trapezoid, simpsonなどで離散的データの数値積分
• [SciPy] 19. interpolate.interp1dで時系列データを補間する
• [SciPy] 2. ガウス分布によるカーブフィッティング
• [SciPy] 20. spatial.distanceのeuclideanで画像上の物体間のユークリッド距離を求める
• [SciPy] 21. spatialのVoronoi,voronoi_plot_2dで塗りつぶしボロノイ図
• [SciPy] 22. ノイジーなデータをsignalのsavgol_filterで平滑化
• [SciPy] 23. convex_hull_plot_2dによる凸包(とつほう)の表示
• [SciPy] 24. ガウス微分フィルタによるエッジ検出(ndimage.gaussian_gradient_magnitude)
• [SciPy] 25. LoGフィルタによるエッジ検出(ndimage. gaussian_laplace)
• [SciPy] 26. ラプラシアンフィルタによるエッジ検出(ndimage.laplace)
• [SciPy] 27. ミニマムフィルタによる低輝度部分の強調(ndimage.minimum_filter)
• [SciPy] 28. パーセンタイルフィルタによる画像の平滑化(ndimage.percentile_filter)
• [SciPy] 29. 平均化フィルタによる画像の平滑化(ndimage.uniform_filter)
• [SciPy] 3. ndimageによる画像処理
• [SciPy] 5. ndimageのmeasurements, morphologyで実生サボテンのラベリングとサイズ計測
• [SciPy] 6. interpolate interp1dによるデータの補間
• [SciPy] 7. ndimage.morphology.distance_transform_edtによる背景からの距離計算
• [SciPy] 8. np.polyfit, curve_fit, lmfitによる線形近似の実行速度比較
• [SciPy] 9. フィッティング範囲をipywidgetsでインタラクティブに変化させてcurve_fit
• [seaborn-image] 1. imgplotによる画像データの表示
• [seaborn-image] 2. imghistによる画像とそのヒストグラムの同時表示
• [seaborn-image] 3. ImageGridによる複数画像の表示
• [seaborn-image] 4. rgbplotでRGB画像を分割表示
• [seaborn-image] 5. filterplotで各種フィルタをかけた画像を表示
• [seaborn-image] 6. fftplotでフーリエ変換した画像を表示
• [seaborn-image] 7. ParamGridで各種フィルタのパラメータを変化させた結果をまとめて表示
• [seaborn-image] 8. scientific_ticksでカラーバーの表記を10のn乗に変更して表示
• [seaborn] 1. relplotで散布図を表示する
• [seaborn] 10. violinplotで各カテゴリーにおけるデータの分布を表示
• [seaborn] 11. 棒グラフと折れ線グラフでカテゴリー内のデータの分布を表示(barplot, countplot, pointplot)
• [seaborn] 12. データの分布をヒストグラムとKDEプロットで表示(distplot, kdeplot)
• [seaborn] 13. 2つのデータの関係性を2次元プロットで表示(jointplot)
• [seaborn] 14. 複数のデータのペアワイズ関係をpairplotで表示
• [seaborn] 15. 線形回帰つき散布図をregplot,lmplotで表示
• [seaborn] 16. ２次元ヒートマップをheatmapで表示
• [seaborn] 2. set_contextで文字サイズ等を変更する
• [seaborn] 3. lineplotで線グラフを表示する
• [seaborn] 4. lineplotで信頼区間つき線グラフを表示する
• [seaborn] 5. lineplotの信頼区間つき線グラフで複数データを表示する
• [seaborn] 6. 時系列データをlineplotの線グラフで表示する
• [seaborn] 7. relplotのcol, rowを使って多変数なグラフを表示する
• [seaborn] 8. stripplotとswarmplotで各カテゴリーのデータを散布図で表示
• [seaborn] 9. boxplotで各カテゴリーにおけるデータの分布を表示
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