ipywidgets [ipywidgets] 24. Dropdownを活用したインタラクティブなデータ可視化ガイド – matplotlib＆seabornでのヒストグラム表示
Jupyter Notebook/Labで対話的なデータ分析を可能にするipywidgetsのDropdownウィジェットを使用して、選択したデータセットのヒストグラムを動的に表示する方法を解説します。matplotlibとseabornを組み合わせた可視化テクニックも紹介します。
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ipywidgets [ipywidgets] 23. Dropdownで画像を選択してカラーバーとともに表示
Jupyter NotebookやLabでipywidgetsを使い、ドロップダウンメニューから画像を選択して対応するカラーバーとともに表示する方法を解説。インタラクティブな操作で視覚的データ分析を効率化するテクニックを紹介します。
ipywidgets [ipywidgets] 22. Dropdownで画像を選択して表示
Jupyter環境でipywidgetsのDropdownウィジェットを使って画像を選択し表示するインタラクティブなアプリケーションを作成する方法を解説。コールバック関数の設定や画像表示の実装例を含む初心者向けチュートリアル。
ipywidgets [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
ipywidgetsのColorPickerを使用して色を選択し、マーカーをクリックで着色する方法と、色ごとの集計結果を棒グラフで表示するmatplotlibの実装方法を解説。インタラクティブなデータ可視化手法の実践的なチュートリアル。
ipywidgets [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のマウスイベントとピックイベントを活用し、散布図上でクリックした点のデータを別のグラフに表示する実装方法を解説。インタラクティブなデータ可視化のための実践的なPythonコード例を提供します。
ipywidgets [matplotlib] 68. 散布図上でクリックした点の色を変える
Matplotlibを使ったPythonでのデータ可視化技術について解説。グラフ作成の基本から応用まで、初心者にも分かりやすく説明しています。サンプルコードと実行結果で効果的なデータ表現方法を学べます。
ipywidgets [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のマウスイベントを使用して、マウスカーソルがfigureやaxesに入ったり出たりした時に背景色を動的に変化させる方法を解説。インタラクティブな可視化を実現するための基本テクニックを紹介します。
ipywidgets [matplotlib] 65. ‘button_release_event’で図に線分を描写
matplotlibのbutton_release_eventを使って対話的な線分描画を実装する方法を解説。マウスクリックとリリースの座標を取得し、連続的な線分を描くためのPythonコードと実装例を紹介します。