matplotlib [matplotlib] 121. 散布図の点で画像を表示する
matplotlibのscatter関数を使った点描画技法で画像を表現する方法を解説します。通常のimshow関数との違いや視覚効果の特徴、実装方法について詳しく説明し、データビジュアライゼーションの新たな表現手法を紹介します。
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ipywidgets [ipywidgets] 37. IntSliderで多項式近似の次数を調整してフィッティング
Jupyter NotebookのipywidgetsパッケージにあるIntSliderウィジェットを使って、多項式近似の次数をインタラクティブに調整し、データフィッティングを行う方法を解説。lmfitのPolynomialModelを活用した実装例を紹介します。
matplotlib [matplotlib] 120. Seabornのstripplotで画像ジッタープロットを作成する方法
Seabornのstripplot関数を使ってカテゴリカルデータの散布図にカスタム画像をマーカーとして適用する方法を解説。ジッタープロットで視覚的に分かりやすいデータ可視化を実現するテクニックを紹介します。
matplotlib 3D [matplotlib animation] 110. 3Dプロット上で動くグリッドのアニメーション
matplotlibのFuncAnimationとmplot3dを使用して、球体の下と横に動くグリッドを表示する3Dアニメーションの作成方法を解説。視覚的に魅力的な科学データの表現に最適なテクニック。
matplotlib [matplotlib] 119. hatchで使用可能な模様一覧(ax.fill_between)
matplotlib のhatch機能を使った模様の作り方と一覧を解説。グラフや図表の領域に斜線、格子、点などの模様を適用する方法と、パターンの太さ調整テクニックを紹介。視覚的な区別が必要なデータ表現に役立つ情報を提供。
matplotlib [seaborn-image] 8. scientific_ticksでカラーバーの表記を10のn乗に変更して表示
Seaborn-imageはmatplotlibベースの画像可視化ライブラリであり、簡潔なコードで画像データを明瞭に描写することができる。データ可視化ライブラリであるseabornの２次元データ版のような感じとなっている。ここでは、カラーバーの表記を10のn乗に変更して表示できるscientific_ticksについて説明する。
matplotlib [seaborn-image] 7. ParamGridで各種フィルタのパラメータを変化させた結果をまとめて表示
Seaborn-imageライブラリを使用したParamGrid機能の活用方法を解説。画像フィルタのパラメータを変化させた結果を効率的に一括表示し、視覚的に比較する手法を紹介します。データの可視化と分析に役立つ実践的なPythonコードを提供。
matplotlib [seaborn-image] 6. fftplotでフーリエ変換した画像を表示
seaborn-imageのfftplot機能を使って画像のフーリエ変換結果を可視化する方法を解説。サンプルコードと実例を交えながら、周波数領域での画像解析手法について学べます。