ipywidgetsに関すること
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ipywidgets[ipywidgets] 37. IntSliderで多項式近似の次数を調整してフィッティング
Jupyter WidgetsであるipywidgetsのIntSliderで多項式近似の次数を調整してフィッティングする方法について紹介する。多項式近似にはlmfitのPolynomialModelを使用した。
ipywidgets[ipywidgets] 36. F分布の自由度をIntSliderで調整して表示
F分布とは、統計の分野で分散分析(ANOVA)などに用いられる確立分布である。ここでは、分布のパラメータである自由度をIntSliderで調整することで、対話的に、自由度の異なるF分布を表示させる方法について説明する。
ipywidgets[ipywidgets] 35. FloatLogSliderで正則化パラメータを調整してL2正則化
sklearn.linear_modelのRidgeにより、過学習を抑制した線形回帰(L2正則化)ができる。ここではノイズの多いデータを対象に、ipywidgetsのFloatLogSliderでL2正則化のパラメータ(alpha)を調整する方法について説明する。
ipywidgets[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
skimage.filters の difference_of_gaussiansで画像にバンドパスフィルタを適用することができる。ここではipywidgetsのFloatSliderでフィルタのsigmaを調整してフーリエ変換する方法について説明する。
ipywidgets[ipywidgets] 33. interactで3D画像ビューア
jupyter notebook, labで対話的にパラメータを調整できる機能(ipywidgets interact)を使って、3D画像のスライス画像を対話的に表示する方法について説明する。
ipywidgetsmatplotlib マウスイベント まとめ
はじめに matplotlibでインタラクティブな操作を可能とするマウスイベントの記事についてまとめました。 ピックイベント 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 pick_eventを使って、散布図中(上図)のク...
ipywidgets[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
jupyter notebook, labで対話的にパラメータを調整できる機能(ipywidgets FloatSliderなど)を使って、plt.savefig()のパラメータを対話的に調整し、容易に目的の図を保存する方法について説明する。
ipywidgets[ipywidgets] 31. Dropdownで画像に任意の補間方法を適用
jupyter notebook, labで対話的にパラメータを調整できる機能(ipywidgets Dropdown)を使って、画像に任意の補間方法を適用する方法について説明する。