ipywidgets [matplotlib] 67. マウスのenter & leaveイベントで図中のfigureの色とaxesの色を変化させる
matplotlibのマウスイベントを使って、図中のfigureとaxesに出入りした際に色を変化させる方法について説明する。
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matplotlib [matplotlib] 66. マウスイベントで図中の四角をドラッグで動かす
matplotlibのマウスイベントを使って、図中にある四角をドラッグで任意の位置に動かす方法について説明する。
matplotlib Animation [matplotlib animation] 76. ランダムウォークする物体が最接近時に合体するアニメーション
2つのランダムウォークする物体が最も近づいたときに合体するアニメーションをmatplotlib, FuncAnimationで表示する。
ipywidgets [matplotlib] 65. ‘button_release_event’で図に線分を描写
matplotlibのマウスリリースイベントを使って、クリックして離した場所に連続的な線分を描写する方法について説明する。
ipywidgets [ipywidgets] 21. 画像上でクリックした点の座標と値をOutputで表示
Jupyter NotebookやLab上で画像をクリックすると座標と値を表示する機能を実装する方法を解説。Matplotlibのイベント処理とipywidgetsのOutput機能を組み合わせることで、データ可視化の対話性を高める手法を紹介します。
python [seaborn] 15. 線形回帰つき散布図をregplot,lmplotで表示
seabornライブラリを用いて線形回帰を含む散布図を表示する方法について解説します。regplotとlmplotの使い方、データの可視化手法、およびカスタマイズオプションを詳しく紹介し、データ分析の効率を高める方法を提案します。
python [seaborn] 14. pairplotで複数変数の関係性を視覚化する方法
seabornのpairplot機能を使用して複数の数値変数間の関係性を視覚化する方法を解説。散布図と分布図を同時に表示することで、データセット全体の傾向やパターンを効率的に分析できます。
python [seaborn] 13. 2つのデータの関係性を2次元プロットで表示(jointplot)
簡単かつ簡潔にデータを可視化できるライブラリであるseabornを用いて、２つのデータの関係性を2D plotで表示する方法について説明する。