fitbit [SciPy] 19. scipy.interpolateのinterp1dを使用した時系列データの補間
SciPyのinterpolate.interp1d関数を使って不規則な時間間隔のデータを補間し、均等な時間間隔でのデータ点を推定する方法について解説します。線形補間や高次スプライン補間などの手法を紹介します。
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fitbit [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とは、心拍数、歩数や睡眠をトラッキングするために腕に着用するタイプのスマートウォッチです。日々の健康状態を把握するのにとても役立っています。ここでは、アプリの登録からtokenの取得までを解説したその１の続きとして、Fitbit APIを使って睡眠データを取得してmatplotlibで表示するところまで解説します。
matplotlib [matplotlib] 102. bar_labelで棒グラフにデータラベルを表示
matplotlibの棒グラフにbar_label関数を使用してデータラベルを表示する方法を解説します。データの視覚化をより効果的にするために、グラフ上に直接数値を表示する手法とカスタマイズのポイントを紹介します。
matplotlib [matplotlib] 101. subfiguresを使った効果的なグラフ配置の方法
matplotlibのsubfigures機能を使って複数のグラフを任意の位置に配置する方法を解説します。異なるサイズや配置のグラフを1つの図に効率的に組み合わせる技術について学びましょう。
matplotlib [matplotlib] 100. 軸の先端が矢印で(0,0)を中心とする図を作成する方法
matplotlibのSubplotZeroを使って、座標軸の先端を矢印にし、原点(0,0)を中心としたグラフを作成する方法を解説します。数学的な関数のビジュアル表現に最適で、教育目的や科学的プレゼンテーションに役立つ機能です。
matplotlib [matplotlib] 99. 複数グラフの共通軸ラベルを設定する方法（supxlabel・supylabel）
matplotlibのsubplotsで作成した複数の図に共通のx軸・y軸ラベルを設定する方法を解説します。supxlabelとsupylabel関数を使用することで、複数グラフの共通軸ラベルを簡単に設定でき、視覚的に整理されたグラフを作成できます。
matplotlib [matplotlib 3D] 60. 3D stem plot
matplotlibのmplot3dを使用して、3次元空間での離散データを表示するstem plotの実装方法を解説します。3Dグラフ上でデータポイントを垂直線で基準面に接続する可視化手法について、サンプルコードと応用例を紹介します。
matplotlib [matplotlib] 98. ヒストグラムのalphaを調整して視認性を高める
複数のヒストグラムを重ねて表示する際にalpha値を調整することで、重なり合った分布の視認性を高め、データの比較をより効果的に行う方法を解説します。Matplotlibを使った実践的な透明度設定のテクニックを紹介します。