NumPyに関すること
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matplotlib [matplotlib] 125. マスク値とNaN値を含むデータのプロット
Matplotlibを使って欠損値（マスク値やNaN値）を含むデータを効果的に可視化する方法を解説。データ点の削除、マスク処理、NaN値設定の3つのアプローチを比較し、それぞれの視覚的な違いを示します。
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。
matplotlib [scikit-image] 107. skimageで画像のヒストグラムを作成する(exposure. histogram)
skimageのexposure. histogramで画像のヒストグラムを作成する方法について説明する。画像のヒストグラムとは、各ピクセルの値が画像全体でどの程度あるかを視覚的に表示したものである。また、skimage, numpy, matplotlibの各ライブラリでヒストグラムを作成する関数を比較した結果も説明する。
matplotlib [scikit-image] 106. scikit-imageで作成する自然な印鑑画像
scikit-imageを使って印鑑画像を生成する方法を解説。filters.gaussianでにじみ効果を加え、transform.rotateで角度をつけ、ノイズ処理でかすれを表現。本物のような質感を持つデジタル印鑑の作り方をPythonコードで紹介します。
matplotlib [matplotlib] 98. ヒストグラムのalphaを調整して視認性を高める
複数のヒストグラムを重ねて表示する際にalpha値を調整することで、重なり合った分布の視認性を高め、データの比較をより効果的に行う方法を解説します。Matplotlibを使った実践的な透明度設定のテクニックを紹介します。
matplotlib [SciPy] 15. 偏微分方程式を有限差分法で解く
2次元における反応拡散系の偏微分方程式(フィッツフュー-南雲モデル)を有限差分法で解く方法について説明する。
matplotlib [NumPy] 12. ヒストグラムからデータを再構築する方法
NumPyを使用したヒストグラム作成と元データの再構築手法について解説。正規分布データからヒストグラムを生成し、そのビン情報から統計的に同等なデータセットを再現する方法を詳しく説明します。
matplotlib [SciPy] 8. np.polyfit, curve_fit, lmfitによる線形近似の実行速度比較
np.polyfit, scipy.optimizeのcurve_fit, lmfitによる線形近似の実行速度の比較をmatplotlibのエラーバー付き棒グラフで表示する。