ipywidgets [ipywidgets] 12. ColorPickerで図のマーカーの色を選択する
JupyterNotebookでipywidgetsのColorPickerウィジェットを使って、matplotlib図表のマーカー色を対話的に変更する方法を解説。コード例と実装手順で、データ可視化をよりダイナミックに行う技術を紹介します。
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ipywidgets [ipywidgets] 11. IntRangeSliderで画像の表示範囲を調整する – Jupyter Notebook / labでの対話的パラメータ調整
Jupyter Notebookの対話的ウィジェットであるIntRangeSliderを使って画像表示範囲を調整する方法を解説します。実装例とともに、データ可視化の効率化と画像処理の直感的な操作方法を紹介し、科学計算やデータ分析のワークフローを向上させる技術について説明します。
ipywidgets [ipywidgets] 10. IntSliderでデータの移動平均をインタラクティブにプロット
Jupyter NotebookでipywidgetsのIntSliderを活用し、データの移動平均をインタラクティブにプロットする方法を紹介。スライダーでウィンドウサイズを調整すると、グラフがリアルタイムで更新される実装手順を詳しく解説します。
matplotlib [matplotlib] 61. marker=(#,#)によるマーカーの設定
matplotlibのscatterプロットで使用できるmarker=(#,#)形式のマーカー設定方法を解説します。カスタムマーカー形状の作成方法や実装例を通して、データ可視化をより効果的に行う方法を学びましょう。
matplotlib [matplotlib] 60. 円グラフの要素の一部を棒グラフで表示
matplotlibを使って円グラフの特定要素を棒グラフで詳細表示する方法を解説。データ可視化の表現力を高め、全体像と詳細情報を同時に伝えるテクニックを紹介しています。Pythonでのグラフ作成スキルを向上させたい方におすすめ。
matplotlib [matplotlib] 59. 円グラフの透明度をset_alphaで調整
matplotlibの円グラフ(plt.pie)では直接透明度を設定できないため、wedgeオブジェクトのset_alphaメソッドを使って透明度を調整する方法を解説します。サンプルコードと実行結果の画像で具体的な実装方法を紹介しています。
matplotlib [matplotlib] 58. 棒グラフのbarをグラデーションカラーで表示
matplotlibのplt.barを使用した棒グラフにグラデーションカラーを適用する方法を解説。カラーマップの選択方法やカスタマイズ、実装のためのサンプルコードと応用例を紹介しています。
matplotlib [matplotlib] 57. imshow使用時に軸を画像から離して表示する方法
matplotlibのplt.imshowで画像表示する際に軸を画像から離して配置する方法を解説します。tick_paramsとspinesの設定で軸の位置を調整し、視認性を高めるテクニックを紹介します。