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用して、マウスカーソルがfigureやaxesに入ったり出たりした時に背景色を動的に変化させる方法を解説。インタラクティブな可視化を実現するための基本テクニックを紹介します。
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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活用して、図中の四角形オブジェクトをドラッグ操作で自由に移動できるインタラクティブなグラフ作成方法を解説。event_handlerとconnect関数の使い方から実装例までを紹介。
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
Pythonのmatplotlibを使ってランダムウォークする2つの物体が最接近時に合体するアニメーションを作成する方法を解説。FuncAnimationの使い方と物体の動きや合体のロジックを実装するコード例を紹介しています。
ipywidgets [matplotlib] 65. ‘button_release_event’で図に線分を描写
matplotlibのbutton_release_eventを使って対話的な線分描画を実装する方法を解説。マウスクリックとリリースの座標を取得し、連続的な線分を描くためのPythonコードと実装例を紹介します。
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)
Pythonのデータ可視化ライブラリseabornのjointplot関数を使用して、2つの変数間の関係性を散布図とヒストグラムを組み合わせて可視化する方法を解説。基本的な使い方からカスタマイズオプションまで幅広く紹介しています。