matplotlibに関すること
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matplotlib[matplotlib] 119. hatchで使用可能な模様一覧(ax.fill_between)
棒グラフ(ax.bar)や塗りつぶし(ax.fill_between)では、hatchを設定することで、さまざまな模様をつけることができる。ここでは、ax.fill_betweenを用いて、hatchで使用可能な模様の一覧を表示する。 また、hatchの模様の太さを変える方法についても説明する。
matplotlib[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-imageはmatplotlibベースの画像可視化ライブラリであり、簡潔なコードで画像データを明瞭に描写することができる。データ可視化ライブラリであるseabornの２次元データ版のような感じとなっている。ここでは、カラーバーの表記を10のn乗に変更して表示できるscientific_ticksについて説明する。
matplotlib[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はmatplotlibベースの画像可視化ライブラリであり、簡潔なコードで画像データを明瞭に描写することができる。データ可視化ライブラリであるseabornの２次元データ版のような感じとなっている。ここでは、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できるParamGridについて説明する。
matplotlib[seaborn-image] 6. fftplotでフーリエ変換した画像を表示
Seaborn-imageはmatplotlibベースの画像可視化ライブラリであり、簡潔なコードで画像データを明瞭に描写することができる。データ可視化ライブラリであるseabornの２次元データ版のような感じとなっている。ここでは、画像にフーリエ変換した画像を表示するfftplotについて説明する。
matplotlib[seaborn-image] 5. filterplotで各種フィルタをかけた画像を表示
Seaborn-imageはmatplotlibベースの画像可視化ライブラリであり、簡潔なコードで画像データを明瞭に描写することができる。データ可視化ライブラリであるseabornの２次元データ版のような感じとなっている。ここでは、画像に各種フィルタをかけて表示できるfilterplotについて説明する。
matplotlib[SciPy] 29. 平均化フィルタによる画像の平滑化(ndimage.uniform_filter)
scipyのndimageのuniform_filterを使って、画像を平均化して平滑にする方法について説明する。
matplotlib[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のndimageのpercentile_filterを使って、画像を任意のパーセンタイル点で平滑化する方法について説明する。
matplotlib[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のndimageのminimum_filterを使って、画像中の低輝度部分を強調して、高輝度部分を目立たなくする方法について説明する。