matplotlib 3D [matplotlib animation] 46. Voxelで作成したNumPyロゴの色変化アニメーション(グレースケール)
Matplotlibのvoxelを使ってNumPyロゴを3Dで表現し、グレースケールで色が変化するアニメーションを作成する方法を解説します。FuncAnimationを活用した3Dビジュアライゼーション技術について学べます。
NumPy
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NumPy [NumPy] 18.行列の1次元への変換(フラット化)
NumPyにおける多次元配列の1次元への変換（フラット化）について解説します。flatten()メソッドとravel()関数の使い方、それぞれの特徴と違い、メモリ効率や使用シーンに応じた選択方法を具体的なコード例とともに紹介します。
matplotlib [pandas] 16. 中央値のインデックスを求める
pandasライブラリを使用してデータフレームの中央値に対応するインデックスを効率的に求める方法を解説します。実践的なコード例と応用パターンを含み、データ分析で役立つテクニックを紹介します。
NumPy [NumPy] 10. グラフ上のランダムデータそれぞれの最近傍点を結ぶ
NumPyのブロードキャスト機能を活用して2次元平面上のランダムな点の集合から各点の最近傍点を効率的に特定し、matplotlib.pyplotで可視化する方法を解説する記事です。
NumPy [NumPy] 9. ファンシーインデックス
NumPyのファンシーインデックスとは、整数配列をインデックスとして使用し、配列から任意の位置にある要素を自由に抽出できる機能です。基本的な使い方から応用例まで、実際のコード例を交えて解説します。
NumPy [NumPy] 8. NumPyにおける比較演算子と要素のカウント
NumPyの比較演算子を使った配列要素の比較方法と、np.count_nonzero()やnp.sum()を用いた条件に合致する要素のカウント方法を解説します。データ分析において必須となる基本テクニックを紹介します。
NumPy [NumPy] 6. データの最大, 最小, 0に最も近い値のindex
NumPyで配列内の最大値・最小値の検索方法や、0に最も近い値のインデックスを取得する方法についての解説です。データ分析や科学計算において、特定条件に合う要素を素早く見つけるための効率的なテクニックを紹介しています。
matplotlib 3D [NumPy] 7. ブロードキャスト
NumPyのブロードキャスト機能について視覚的に解説した記事。異なる形状の配列間での演算を可能にするこの機能の仕組みや活用法を、ボクセルグラフを用いて分かりやすく説明しています。NumPyの基本を理解した後のステップアップに最適な内容です。