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。
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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。
ipywidgets [ipywidgets] 1. interactによる画像の２値化
Jupyter Notebookのipywidgetsモジュールにあるinteract機能を使って画像の二値化処理をリアルタイムで調整する方法を解説。ヒストグラム上でしきい値を動かしながら最適な二値化像を得るテクニックを紹介します。
matplotlib [matplotlib] 38. widgets.Sliderによる画像の２値化
matplotlibのwidgets.Sliderを使って画像の2値化処理をインタラクティブに行う方法を解説。ヒストグラム上でしきい値を動的に調整し、リアルタイムで2値化結果を確認する手法を紹介します。Pythonでの画像処理に役立つテクニックです。
matplotlib [matplotlib] 37. widgets.Sliderによる円の半径と位置の調整
matplotlibのwidgets.Sliderを使ってインタラクティブに円の半径と位置を調整する方法を解説。スライダーを動かすことでリアルタイムにグラフ上の円の大きさや位置が変化する実装方法を詳細に紹介しています。
matplotlib [matplotlib] 36. グラフ背景に縞模様を表示してデータの視認性を向上させる方法
matplotlibを使用してグラフ背景に縞模様（ストライプ）を表示し、データの視認性を向上させる方法を解説。fill_between関数やaxhspan、axvspanを活用した効果的なグラフ作成テクニックを紹介しています。
matplotlib [matplotlib] 35. 線とマーカーの間隔を調整した折れ線グラフの作成方法
matplotlibを使用して、線とマーカーの間に間隔を設けた折れ線グラフの作成方法を解説します。視認性を高めるための工夫や、markeveryパラメータの活用法、サンプルコードも含めて詳しく説明します。