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[matplotlib] 43. 画像を2n×2nに分割して表示

Matplotlibを使って画像を2×2、4×4、8×8など均等に分割表示する方法を解説。subplotsの使い方から複数画像の効率的な表示方法まで、Pythonでの画像処理に役立つテクニックを紹介します。
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[matplotlib] 42. 画像を任意の形に切り取る方法

matplotlibのimshowで画像を任意の形状で切り取って表示する方法について解説します。
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[matplotlib] 41. 画像の一部をカラーで表示する方法

matplotlibのimshow関数を使用して画像の一部をカラー表示する技術を解説。モノクロ画像内の特定領域をカラーで強調し、視覚的に重要な情報を際立たせる方法を紹介しています。
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[matplotlib] 39. データ値に基づく色分けプロット技法

Matplotlibを使用してデータの値に応じてプロットの色を変更する方法について解説します。特に散布図において、データポイントの属性や値に基づいて視覚的に区別する技術を紹介し、実践的な例としてつくば市の気温データを活用します。
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[ipywidgets] 7. RadioButtonsでデータを取得する方向を選択して、IntSliderで3Dグラフの任意の位置のデータをラインで表示

Jupyter Notebookの対話機能を活用し、RadioButtonsでデータ取得方向を選択し、IntSliderで3Dグラフ上の任意位置のデータをライン表示する方法を解説。視覚的にデータを探索するための実用的なウィジェット連携テクニックを紹介します。
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[ipywidgets] 6. RadioButtonsでデータを取得する方向を選択して、IntSliderで画像の任意の位置のデータをラインで表示

Jupyter notebookでipywidgetsのRadioButtonsとIntSliderを使って、画像データから任意の方向・位置のラインデータを対話的に抽出・可視化する方法を解説。データ分析の効率と直感性を高めるテクニックを紹介。
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[ipywidgets] 5. IntSliderで画像の任意の位置の横方向データをラインで表示

Jupyter Notebookでipywidgetsを使って画像の特定位置の横方向データをリアルタイムで可視化する方法を解説。IntSliderでインタラクティブに画像解析し、横断面データをラインとして表示することで、画像の特徴を詳細に観察できます。
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[ipywidgets] 3. RadioButtonsで任意の補間方法を選択する

Jupyter NotebookのipywidgetsライブラリにあるRadioButtonsを使用して、SciPyのinterp1d関数の補間方法を対話的に選択・変更する方法を解説した記事です。データ可視化をインタラクティブに行いたい方におすすめです。