matplotlib [seaborn-image] 8. scientific_ticksでカラーバーの表記を10のn乗に変更して表示
Seaborn-imageはmatplotlibベースの画像可視化ライブラリであり、簡潔なコードで画像データを明瞭に描写することができる。データ可視化ライブラリであるseabornの２次元データ版のような感じとなっている。ここでは、カラーバーの表記を10のn乗に変更して表示できるscientific_ticksについて説明する。
seaborn-image
matplotlib 
matplotlib [seaborn-image] 7. ParamGridで各種フィルタのパラメータを変化させた結果をまとめて表示
Seaborn-imageライブラリを使用したParamGrid機能の活用方法を解説。画像フィルタのパラメータを変化させた結果を効率的に一括表示し、視覚的に比較する手法を紹介します。データの可視化と分析に役立つ実践的なPythonコードを提供。
matplotlib [seaborn-image] 6. fftplotでフーリエ変換した画像を表示
seaborn-imageのfftplot機能を使って画像のフーリエ変換結果を可視化する方法を解説。サンプルコードと実例を交えながら、周波数領域での画像解析手法について学べます。
matplotlib [seaborn-image] 5. filterplotで各種フィルタをかけた画像を表示
Seaborn-imageのfilterplot機能を使用して画像に各種フィルタを適用し、その効果を視覚的に確認する方法を解説します。様々なフィルタ効果の比較や画像処理の基本を学ぶことができます。
matplotlib [seaborn-image] 4. rgbplotでRGB画像を分割表示
seaborn-imageライブラリのrgbplot関数を使用してRGB画像を各チャンネル（赤・緑・青）に分割して可視化する方法を解説。画像分析や処理において色成分の理解を深めるための手法を紹介。
matplotlib [seaborn-image] 3. ImageGridによる複数画像の表示
seaborn-imageのImageGrid機能を活用した複数画像の効率的な表示方法について解説。画像データの視覚化や比較分析を簡潔に行うための手法とカスタマイズオプションを紹介しています。
matplotlib [seaborn-image] 2. imghistによる画像とそのヒストグラムの同時表示
seaborn-imageライブラリのimghist機能を解説します。グレースケール画像とヒストグラムの同時表示により画像データの分布を視覚的に分析する方法を紹介。Pythonによるデータ可視化の効率的な手法を学べます。
matplotlib [seaborn-image] 1. imgplotによる画像データの表示
Seaborn-imageはmatplotlibベースの画像可視化ライブラリで、RGB画像やグレースケール画像を簡潔なコードで表示できます。本記事ではimgplot機能の基本的な使い方と特徴を解説しています。