pythonに関すること
matplotlib [matplotlib] 132. ダークモード発散カラーマップ
Matplotlib 3.10.0で追加された「berlin」、「managua」、「vanimo」という3つのダークモード発散カラーマップについて解説。これらは中心が最も暗く両端が明るい特徴を持ち、ダークモードインターフェースでの可視化に最適です。各カラーマップの特性、メリット、実際の使用例とサンプルコードを含みます。
matplotlib [matplotlib] 131. Petroff10とTab10: Matplotlibカラースタイルの比較
MatplotlibのPetroff10とTab10カラースタイルの特徴と違いを解説。アクセシビリティに優れたPetroff10と視覚的インパクトのあるTab10の適切な使い分け方と選択基準を具体的なコード例とともに紹介します。
matplotlib [matplotlib] 130. バイヒストグラム（上下方向のヒストグラム）の生成方法
Matplotlibを使用してバイヒストグラムを作成する方法を解説。2つのデータセットを比較表示するため、一方を正の値、もう一方を負の値（下向き）として描画する技術と、Y軸を絶対値で表示する方法を紹介しています。データの分布比較に役立つ可視化手法です。
lmfit [lmfit] 27. モデルの不確実性予測と信頼区間の計算
このページでは、Pythonのlmfitライブラリを使用したモデルフィッティング後の不確実性評価方法を解説します。ガウシアンモデルと線形モデルを組み合わせた例を通じて、パラメータの信頼区間と予測区間の計算・可視化方法を示し、モデル予測の信頼性を定量的に評価する手法を紹介しています。
matplotlib [matplotlib] 129. 3Dプロットでfill_between関数を使用する方法
Matplotlibを使用した3Dグラフの塗りつぶし技術を解説する記事。fill_between関数を活用して3D曲線間の空間を視覚的に表現する方法とサンプルコードの詳細な解説を提供します。
matplotlib [matplotlib] 128. 画像を3Dグラフ上に平面としてプロットする方法
Matplotlibを使用して画像を3Dグラフの平面として表示する方法を詳細に解説。様々な向き（X、Y、Z軸平行面）に画像をプロットする柔軟な実装方法と、RGB/グレースケール画像対応のカスタム関数を提供。可視化の応用例と実装上の注意点も含む。
matplotlib [matplotlib] 127. 3D空間でポリゴン（多角形）を生成・表示する方法
matplotlib を使用して3Dポリゴンオブジェクトを生成する方法を解説。基本的な多角形の描画から複数の3Dポリゴンを積み重ねる高度なテクニックまで、コード例と視覚的な説明で紹介しています。データ可視化や科学研究に役立つ3D表現のテクニックが学べます。
matplotlib [matplotlib] 126. 目盛り模様のあるラインによるプロット：基本と応用
Matplotlibの目盛り模様のラインプロット機能について、基本的な使い方から応用例まで詳しく解説。TickedStroke機能を使って境界線や制限区域を視覚的に強調する方法と実装例を紹介しています。