histogram

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[scikit-image] 107. skimageで画像のヒストグラムを作成する(exposure. histogram)

skimageのexposure. histogramで画像のヒストグラムを作成する方法について説明する。 画像のヒストグラムとは、各ピクセルの値が画像全体でどの程度あるかを視覚的に表示したものである。また、skimage, numpy, matplotlibの各ライブラリでヒストグラムを作成する関数を比較した結果も説明する。
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[matplotlib] 107. 画像とヒストグラムのカラーマップを揃える

画像のカラーマップとヒストグラムのカラーマップを揃えることで視覚的にわかりやすく表示する方法について説明する。
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[SciPy] 17. scipy.signal. argrelmin, argrelmaxでデータの極小値、極大値を検出

scipy.signal.argrelmin, argrelmaxでデータの極小値、極大値を検出する方法について説明する。
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[matplotlib] 98. ヒストグラムのalphaを調整して視認性を高める

ヒストグラムを比較する際、複数のヒストグラムを重ねて表示することが多い。しかし、ヒストグラムが重なり合っている場合、分布がどの程度まで及んでいるのかがわからなくなる。したがって、ここでは棒グラフのalpha(透明度)を調整することでヒストグラムの視認性を高める方法について説明する。
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[lmfit] 20. 重み付き最小二乗法ガウシアンフィッティング

lmfitは非線形最小二乗法を用いてカーブフィットするためのライブラリであり、Scipy.optimize.curve_fitの拡張版に位置する。ここでは、データを重み付きガウス分布関数モデルによりカーブフィッティングする方法について説明する。
lmfit

[lmfit] 9. 対数正規分布関数に基づくモデルによるカーブフィッティング

lmfitは非線形最小二乗法を用いてカーブフィットするためのライブラリであり、Scipy.optimize.curve_fitの拡張版に位置する。ここでは、lmfitで対数正規分布をカーブフィッティングする方法について説明する。
lmfit

[lmfit] 8. フィッティングモデルの信頼区間を表示

lmfitは非線形最小二乗法を用いてカーブフィットするためのライブラリであり、Scipy.optimize.curve_fitの拡張版に位置する。ここでは、フィッティングモデルの信頼区間を表示する方法について説明する。
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[lmfit] 2. lmfitで自作関数によるカーブフィッティング

lmfitは非線形最小二乗法を用いてカーブフィットするためのライブラリであり、Scipy.optimize.curve_fitの拡張版に位置する。ここでは、lmfitで自作関数によりカーブフィッティングする方法について説明する。