NumPy [NumPy] 18.行列の1次元への変換(フラット化)
NumPyにおいて、行列を1次元にフラット化する方法とflattenとravelの違いについて解説する。
python
NumPy 
python [scikit-image] 25. 一定倍率で縮小された連続画像を生成(transform.pyramid_gaussian)
ここでは、skimage.transformのpyramid_gaussianによる一定倍率で縮小された連続画像の生成方法について説明する。
matplotlib Animation [matplotlib animation] 45. skimage.transform.swirlのradius変化アニメーション
画像の非線形変換である渦巻き(skimage.transform.swirl)のパラメータ(radius)を変化させたときの画像の変化をmatplotlib FuncAnimationのアニメーションで表示する。
matplotlib Animation [matplotlib animation] 44. skimage.transform.swirlのstrength変化アニメーション
画像の非線形変換である渦巻き(skimage.transform.swirl)のパラメータ(strength)を変化させたときの画像の変化をmatplotlib FuncAnimationのアニメーションで表示する。
python [scikit-image] 24. 画像の非線形変換(渦巻き模様:transform.swirl)
ここでは、skimage.transformのswirlを用いた画像の非線形変換(渦巻き)について説明する。
python [scikit-image] 23. 画像の細線化(morphology.skeletonize)
ここでは、skimage.morphology の skeletonizeを用いた画像の細線化について説明する。
matplotlib [matplotlib] 34. スケールの異なるデータをまとめて表示するための2軸グラフ(twinx)
ここでは、２つのスケールの異なるデータを同時に表示するために、左と右の軸をそれぞれ設定し、強引にまとめて表示した例について解説する。
matplotlib [matplotlib] 33. 異なるスケールをもつ2軸グラフ(secondary_xaxis)
一つのデータを異なるスケールの軸で表現する２軸グラフについて、その詳細を解説する。