matplotlib [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 [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。
ipywidgets [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。
ipywidgets [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。
ipywidgets [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。
ipywidgets [ipywidgets] 2. interactで補間データの間隔を調整
Jupyter notebookのipywidgets機能を使用して、Scipyのinterpolate.interp1dによる補間データの間隔をinteract関数で対話的に調整する方法を解説。リアルタイムでデータの変化を視覚化する実践的なテクニックを紹介しています。
matplotlib [SciPy] 6. interpolate interp1dによるデータの補間方法
SciPyのinterpolate.interp1d関数を使った1次元データの補間手法について解説します。線形補間から高次スプライン補間まで、様々な補間方法の基本的な使い方と応用例を紹介し、実際のデータ分析における適切な補間法の選択方法を説明します。
matplotlib [matplotlib] 40. 等高線、カラーマップにおけるログスケールのカラーバー
matplotlib の等高線図とカラーマップでログスケールのカラーバーを表示する方法を解説。データの広い範囲を効果的に可視化したい場合に適した技術で、LogNorm の使い方や実装例を紹介しています。