ipywidgets [ipywidgets] 37. IntSliderで多項式近似の次数を調整してフィッティング
Jupyter NotebookのipywidgetsパッケージにあるIntSliderウィジェットを使って、多項式近似の次数をインタラクティブに調整し、データフィッティングを行う方法を解説。lmfitのPolynomialModelを活用した実装例を紹介します。
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matplotlib [matplotlib] 120. Seabornのstripplotで画像ジッタープロットを作成する方法
Seabornのstripplot関数を使ってカテゴリカルデータの散布図にカスタム画像をマーカーとして適用する方法を解説。ジッタープロットで視覚的に分かりやすいデータ可視化を実現するテクニックを紹介します。
matplotlib [matplotlib] 119. hatchで使用可能な模様一覧(ax.fill_between)
matplotlib のhatch機能を使った模様の作り方と一覧を解説。グラフや図表の領域に斜線、格子、点などの模様を適用する方法と、パターンの太さ調整テクニックを紹介。視覚的な区別が必要なデータ表現に役立つ情報を提供。
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ライブラリを使用したParamGrid機能の活用方法を解説。画像フィルタのパラメータを変化させた結果を効率的に一括表示し、視覚的に比較する手法を紹介します。データの可視化と分析に役立つ実践的なPythonコードを提供。
matplotlib [seaborn-image] 6. fftplotでフーリエ変換した画像を表示
seaborn-imageのfftplot機能を使って画像のフーリエ変換結果を可視化する方法を解説。サンプルコードと実例を交えながら、周波数領域での画像解析手法について学べます。
matplotlib [seaborn-image] 5. filterplotで各種フィルタをかけた画像を表示
Seaborn-imageのfilterplot機能を使用して画像に各種フィルタを適用し、その効果を視覚的に確認する方法を解説します。様々なフィルタ効果の比較や画像処理の基本を学ぶことができます。
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.uniform_filterを使った画像の平均化と平滑化の解説。ノイズ除去や画質向上のための平均化フィルタの実装方法とパラメータ調整について詳しく説明します。