matplotlib 3D [matplotlib 3D] 6.2次元ヒストグラムの3D表示
matplotlibのmplot3dを使用して2次元ヒストグラムを3Dグラフとして可視化する方法を解説。データ分布の密度を立体的に表現し、視覚的な分析を容易にする技術について詳しく説明します。
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matplotlib 3D [matplotlib 3D] 5. 3D surface plotで陰影のあるグラフ
matplotlibのmplot3dを使用して、光源位置や陰影効果を調整した3Dサーフェスプロットの作成方法を解説します。表面の質感や奥行きを強調した美しい3Dグラフの表現テクニックを紹介しています。
matplotlib 3D [matplotlib 3D] 4.塗りつぶし3D等高線
matplotlibを使った塗りつぶし3D等高線（contourf）の作成方法を解説。基本概念からライブラリの導入、基本的な等高線作成、複数投影面を用いた高度な表現まで、実践的なコード例と詳細な解説で効果的なデータ可視化技術を学べます。
matplotlib 3D [matplotlib 3D] 3.等高線プロット
３次元グラフ上に等高線、塗りつぶし等高線をプロットする例について説明する。
matplotlib 3D [matplotlib 3D] 2.三次元グラフに棒グラフを並べて表示
Matplotlibを使用して3D空間に棒グラフを表示する方法を解説します。2次元のデータを三次元グラフ上に可視化することで、データの関係性をより直感的に理解できます。サンプルコードと実装手順を紹介しています。
matplotlib 3D [matplotlib 3D] 1. 二次元データを三次元空間にプロット
matplotlibを使用して2次元データを3次元空間に視覚化する方法を解説します。基本的な3Dプロットの作成手順からさまざまな表現テクニックまで、実例を交えながら初心者にも分かりやすく説明しています。
Pandas [pandas] 1.複数のエクセルファイルをひとつにまとめる
この記事では、Pythonのpandasライブラリを使用して複数のエクセルファイルを一つにまとめる方法を解説しています。globモジュールでファイルを選択し、pandas.concatで結合してから保存する手順を説明し、データ処理業務の効率化を支援します。
matplotlib [SciPy] 1. Scipyのcurve_fitで最小2乗法近似、決定係数R2も求める
最小2乗法による曲線フィッティングの方法とSciPy.optimizeのcurve_fit関数の使い方を解説。直線や非線形モデルへの適用、決定係数R²の計算方法、結果の可視化手法まで、実践的なコード例と共に紹介。