python [SciPy] 23. convex_hull_plot_2dによる凸包(とつほう)の表示
SciPyの空間モジュールを使用して2次元データの凸包を計算・可視化する方法を解説。凸包の概念説明から基本的な実装方法、取得できる情報、そして実際の応用例までを網羅的に紹介しています。
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ipywidgets [ipywidgets] 36. F分布の自由度をIntSliderで調整して表示
ipywidgetsのIntSliderを使ってF分布の自由度を対話的に調整し、グラフを動的に表示する方法を解説。Jupyter環境での統計的可視化とインタラクティブな操作の実装例を紹介します。
matplotlib [matplotlib] 118. 飲み応えカーブ(ax.fill_between)
matplotlibのax.fill_between関数を使用して、アサヒビールの新スーパードライに表示されているような飲み応えカーブを作成する方法を解説します。曲線の描画から下部の塗りつぶし、グラフのスタイリングまで段階的に説明します。
ipywidgets [ipywidgets] 35. FloatLogSliderで正則化パラメータを調整してL2正則化
scikit-learnのRidge回帰を使ったL2正則化をipywidgetsのFloatLogSliderでインタラクティブに調整する方法を解説。過学習を抑制しながら最適な正則化パラメータを視覚的に探索するテクニックを紹介します。
matplotlib Animation [scikit-learn] 13. linear_model.RidgeによるL2正則化
scikit-learnのlinear_model.Ridgeを使用したL2正則化の実装方法と効果について解説。過学習を抑制するための正則化パラメータalphaの調整とその影響をアニメーションで視覚的に表現しています。
matplotlib [NumPy] 13. ヒストグラム用のbinsをnp. histogram_bin_edgesで作成
NumPyの histogram_bin_edges 関数を使用してヒストグラムのビン（区間）を作成する方法を解説。データ分析の柔軟性を高めるための実践的なアプローチを紹介します。
lmfit [lmfit] 23. basinhopping法によるフィッティング
lmfitライブラリのbasinhopping法を用いたガウス関数モデルのカーブフィッティングに関する解説。フィッティング過程をmatplotlibでアニメーション化し、パラメータが結果に与える影響を視覚的に分析した実践的なPythonプログラミング例。
lmfit [lmfit] 22. ガウス関数モデルによるフィッティング過程をiter_cbで可視化
lmfitライブラリを使用してガウス関数モデルによるカーブフィッティングの過程を可視化する方法について解説。iter_cb関数を活用してフィッティング中のデータを取得し、matplotlib FuncAnimationでアニメーション化する手順を紹介します。