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
Pythonライブラリlmfitを使った非線形最小二乗法によるガウシアンフィッティングの実装方法を解説。Scipy.optimize.curve_fitと比較しながら、パラメータ管理や制約設定などlmfitの優位性について詳しく説明します。
histogram
lmfit 
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。
matplotlib [matplotlib] 38. widgets.Sliderによる画像の２値化
matplotlibではインタラクティブにパラメータを調整できる機能がある。ここでは、その機能の一つであるwidgets.Slider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。
matplotlib Animation [matplotlib animation] 43. データの追加によるヒストグラムの形状変化アニメーション
matplotlib FuncAnimationによる、データの追加によりヒストグラムの形状が変わっていくアニメーション
matplotlib [matplotlib] 21. ヒストグラム付き散布図
matplotlibのaxes_grid1を使って散布図と同時にX軸・Y軸方向のヒストグラムを表示する方法を解説。データの2次元分布と各軸の分布を効率的に可視化するテクニックを紹介しています。
matplotlib [matplotlib] 6.ヒストグラムの作成方法と詳細なパラメータ調整
matplotlibライブラリを使用したヒストグラム作成方法を解説。基本的な作成手順からカスタマイズオプションまで網羅し、データ分布の視覚化に必要な技術を段階的に学べます。