ipywidgets [ipywidgets] 36. F分布の自由度をIntSliderで調整して表示
ipywidgetsのIntSliderを使ってF分布の自由度を対話的に調整し、グラフを動的に表示する方法を解説。Jupyter環境での統計的可視化とインタラクティブな操作の実装例を紹介します。
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matplotlib [matplotlib] 118. 飲み応えカーブ(ax.fill_between)
matplotlibのax.fill_between関数を使用して、アサヒビールの新スーパードライに表示されているような飲み応えカーブを作成する方法を解説します。曲線の描画から下部の塗りつぶし、グラフのスタイリングまで段階的に説明します。
ipywidgets [ipywidgets] 35. FloatLogSliderで正則化パラメータを調整してL2正則化
scikit-learnのRidge回帰を使ったL2正則化をipywidgetsのFloatLogSliderでインタラクティブに調整する方法を解説。過学習を抑制しながら最適な正則化パラメータを視覚的に探索するテクニックを紹介します。
matplotlib [NumPy] 13. ヒストグラム用のbinsをnp. histogram_bin_edgesで作成
NumPyの histogram_bin_edges 関数を使用してヒストグラムのビン（区間）を作成する方法を解説。データ分析の柔軟性を高めるための実践的なアプローチを紹介します。
lmfit [lmfit] 22. ガウス関数モデルによるフィッティング過程をiter_cbで可視化
lmfitライブラリを使用してガウス関数モデルによるカーブフィッティングの過程を可視化する方法について解説。iter_cb関数を活用してフィッティング中のデータを取得し、matplotlib FuncAnimationでアニメーション化する手順を紹介します。
matplotlib [matplotlib] 117. 目盛りの細かい調整(ax.tick_params)
Matplotlibのtick_paramsメソッドを活用して目盛りの細かな調整を行う方法を解説。サイズ、色、角度、方向などのカスタマイズにより、学術論文やプレゼンテーションに最適化された見やすいグラフを作成するテクニックを紹介します。
matplotlib [matplotlib] 116. Matplotlibで作る漢字間違い探しゲーム
Matplotlibのax.text()関数を使用して漢字を図に挿入し、間違い探しゲームを作成する方法を解説します。Pythonでビジュアルな漢字クイズを簡単に作れる手順とコード例を紹介。
matplotlib [SciPy] 22. ノイジーなデータをsignalのsavgol_filterで平滑化
scipyのsavgol_filter関数を使用してノイズの多いデータを効果的に平滑化する方法を解説します。デジタル信号処理の基本からパラメータの選び方まで、実践的なPythonコードと共に詳しく説明していきます。