ipywidgets [ipywidgets] 24. Dropdownでデータを選択してそのヒストグラムを表示(matplotlib & seaborn)
jupyter notebook, labで対話的な操作ができる機能(ipywidgets)のドロップダウンでデータを選択してそのヒストグラムを表示する方法について説明する。
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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, labで対話的な操作ができる機能(ipywidgets)のドロップダウンで画像を選択してカラーバーも同時に表示する方法について説明する。
ipywidgets [ipywidgets] 22. Dropdownで画像を選択して表示
jupyter notebook, labで対話的な操作ができる機能(ipywidgets)のドロップダウンで画像を選択して表示する方法について説明する。
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で色を選択し、整列した無着色のマーカーをクリックして着色する方法について説明する。また、色の集計を行い棒グラフで表示する。
matplotlib [matplotlib] 73. mplstyle.use(‘fast’)による高速化の効果
matplotlibのstyleの'fast'を使うことで大量データのプロットを高速化できる。ここでは、その高速化がどの程度であるかを検討する。
matplotlib [matplotlib] 72. マウスカーソルのxの位置に最も近いデータに十字カーソルを合わせる(motion_notify_event)
matplotlibのmotion_notify_eventを使って、マウスカーソルのxの位置に最も近いデータに十字カーソルを合わせる方法について説明する。
matplotlib [matplotlib] 71. カーソルの位置をmatplotlib.widgets Cursorで表示する
matplotlibのwidgets Cursorで図上での現在のカーソルの位置を垂直線と平行線の交点として示す方法について説明する。
matplotlib [matplotlib] 70. styleを適用してExcelのような図を作成する
matplotlibではグラフの見た目をplt.style.use('###')のようにスタイルを適用することで容易に変えることができる。ここでは自作のスタイルを作成して適用することでexcelのような図を表示する方法について説明する。