matplotlib [scikit-learn] 3. make_circlesによる円状データの生成
scikit-learnのdatasets.make_circles関数を使用して円状データを生成する方法を解説。パラメータの調整によるデータ分布の変化や、クラスタリング・分類問題での活用方法について詳しく説明します。
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matplotlib [scikit-learn] 2. make_classificationによる分類用データの生成
scikit-learnのmake_classification関数を使った分類用データの生成方法と各パラメータの影響について解説。ガウス分布に基づくデータポイント生成のメカニズムとクラス分類問題のシミュレーション方法を詳細に解説します。
matplotlib [scikit-learn] 1. make_blobsによる分類用データの生成
scikit-learnのmake_blobs関数を使って分類モデルのテスト用データを簡単に作成する方法を解説します。クラスタの数、特徴量の次元数、データ点の分散などのパラメータを調整して、様々な分類問題に対応したデータセットを生成できます。
matplotlib [matplotlib 3D] 59. エンネパー曲面
matplotlib と Python を使ってエンネパー曲面を3Dグラフとして表示する方法を解説。極小曲面の数学的美しさを可視化するためのコードと実装手順、パラメータ調整のテクニックを紹介しています。
matplotlib [matplotlib animation] 95. 極座標棒グラフのアニメーション
matplotlibのFuncAnimationを使用して極座標棒グラフのアニメーションを作成する方法を解説。極座標系でのデータ可視化とアニメーション技術を組み合わせた実践的なPythonコーディング例を提供します。
ipywidgets [ipywidgets] 32. plt.savefig()のパラメータを対話的に調整して図を保存する
Jupyter環境でipywidgetsを使ってmatplotlibのsavefig()関数のパラメータを対話的に調整し、図の解像度やサイズなどを視覚的に確認しながら最適な設定で図を保存する方法を解説します。
matplotlib [SciPy] 11. interp2d関数を用いた2次元データの補間方法
SciPyのinterpolateモジュールにあるinterp2d関数を使用した2次元データの補間方法について解説します。不規則な格子点データから任意の点の値を推定する方法や実装例を紹介し、2次元補間の基本を学べます。
matplotlib [matplotlib animation] 94. ボロノイ図のアニメーション
scipy.spatialモジュールのVoronoi関数とvoronoi_plot_2d関数を活用して、動的に変化するボロノイ図をmatplotlibのFuncAnimationでアニメーション化する方法を解説した技術記事です。Pythonでの可視化技術の応用例として参考になります。