matplotlib [scikit-image] 107. skimageで画像のヒストグラムを作成する(exposure. histogram)
scikit-imageのexposure.histogram関数を使った画像ヒストグラム作成方法を解説。画像の明るさ分布を視覚化し、skimage、numpy、matplotlibのヒストグラム関数の比較も含む。画像処理や分析に役立つ基本テクニックを紹介。
histogram
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matplotlib [matplotlib] 107. 画像とヒストグラムのカラーマップを揃える
matplotlib を使用して画像表示とヒストグラム表示のカラーマップを統一する方法を解説。視覚的一貫性を保ちながらデータを効果的に可視化するテクニックを紹介します。
python [SciPy] 17. scipy.signal. argrelmin, argrelmaxでデータの極小値、極大値を検出
SciPyのsignal.argrelminとargrelmaxを用いたデータの極小値・極大値検出方法を解説します。データ分析や信号処理における局所的なピークや谷の位置を特定する手法を詳しく紹介。
matplotlib [matplotlib] 98. ヒストグラムのalphaを調整して視認性を高める
複数のヒストグラムを重ねて表示する際にalpha値を調整することで、重なり合った分布の視認性を高め、データの比較をより効果的に行う方法を解説します。Matplotlibを使った実践的な透明度設定のテクニックを紹介します。
lmfit [lmfit] 20. 重み付き最小二乗法によるガウシアンフィッティング
lmfitを使用した重み付き最小二乗法によるガウシアンフィッティングの実践的な手法を解説。データ点に不確かさがある場合の適切なフィッティング方法とパラメータ推定の精度向上について詳細に説明します。
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ライブラリを使用して対数正規分布関数に基づくモデルでカーブフィッティングを行う方法を解説。パラメータの設定から最適化、結果の評価まで、Pythonによる実践的なデータ分析手法を紹介します。
lmfit [lmfit] 8. フィッティングモデルの信頼区間を表示
lmfitライブラリを使用したフィッティングモデルの信頼区間の表示方法について解説します。非線形最小二乗法によるカーブフィットの結果に対する信頼性評価と視覚化の手法を紹介します。
lmfit [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使用したカーブフィッティングができるPythonライブラリです。Scipy.optimize.curve_fitの拡張版で、自作関数によるフィッティング、パラメータの柔軟な制約設定、複数モデルの組み合わせなどが可能です。科学計算やデータ分析に便利なツールです。