matplotlib [matplotlib] 76. mplcursorsで図中のデータの座標を表示
matplotlibのグラフ表示をより強力にするmplcursorsライブラリの使い方を解説。データポイントをクリックすると座標値が表示され、複雑なデータの解析や可視化が容易になります。グラフの対話性を高め、データ分析の効率を向上させる方法を紹介します。
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matplotlib [matplotlib] 75. 2つの画像間で共通するCursorを表示
matplotlibのimshowを使って表示した複数の画像間で共通の十字カーソルを実装する方法を解説。mplcursorsモジュールの活用方法や、カーソル位置の同期によるデータ比較手法についても詳しく紹介しています。
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。
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。
matplotlib [matplotlib] 73. mplstyle.use(‘fast’)による高速化の効果
matplotlibの'fast'スタイルを使った大量データプロット高速化の効果を検証。どの程度の処理速度向上が得られるか実験結果を示し、実用的な場面での活用法を解説する。
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でマウスの動きに合わせて、最も近いデータポイントに十字カーソルを自動表示する方法を解説。motion_notify_eventを活用したインタラクティブなデータ可視化テクニックを紹介します。