matplotlib[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。
histogram
matplotlib
lmfit[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。
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。
lmfit[lmfit] 1. lmfitによる非線形最小２乗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、lmfitでガウシアンフィッティングする方法について説明する。
python[seaborn] 13. 2つのデータの関係性を2次元プロットで表示(jointplot)
簡単かつ簡潔にデータを可視化できるライブラリであるseabornを用いて、２つのデータの関係性を2D plotで表示する方法について説明する。
ipywidgets[ipywidgets] 1. interactによる画像の２値化
jupyter notebookでは対話的にパラメータを調整できる機能(ipywidgets)がある。ここでは、その機能の一つであるinteractにより、ヒストグラム上でしきい値を動かし、2値化像を変化させる方法について説明する。