ipywidgets [ipywidgets] 36. F分布の自由度をIntSliderで調整して表示
ipywidgetsのIntSliderを使ってF分布の自由度を対話的に調整し、グラフを動的に表示する方法を解説。Jupyter環境での統計的可視化とインタラクティブな操作の実装例を紹介します。
interactive
ipywidgets 
ipywidgets [ipywidgets] 34. バンドパスフィルタ(skimage.filters.difference_of_gaussians)のsigmaをFloatSliderで調整して2Dフーリエ変換
scikit-imageのdifference_of_gaussiansによるバンドパスフィルタとipywidgetsのFloatSliderを組み合わせて、画像処理とフーリエ変換を対話的に操作する方法を解説。Jupyter環境での画像処理のパラメータ調整を視覚的に行う実践的なチュートリアル。
ipywidgets [ipywidgets] 32. plt.savefig()のパラメータを対話的に調整して図を保存する
Jupyter環境でipywidgetsを使ってmatplotlibのsavefig()関数のパラメータを対話的に調整し、図の解像度やサイズなどを視覚的に確認しながら最適な設定で図を保存する方法を解説します。
ipywidgets [SciPy] 9. フィッティング範囲をipywidgetsでインタラクティブに変化させてcurve_fit
SciPyのcurve_fit関数とipywidgetsのIntRangeSliderを組み合わせて、フィッティング範囲をインタラクティブに調整する方法を解説。Jupyter環境でのデータ分析における動的なカーブフィッティング手法を紹介しています。
ipywidgets [ipywidgets] 30. 3Dプロットのアスペクト比をIntSliderで調整(set_box_aspect)
Matplotlibの3Dプロットのアスペクト比をipywidgetsのIntSliderを使って動的に調整する方法を解説。set_box_aspect関数の使い方と実装例を通して、インタラクティブな3Dデータ可視化を実現する手法を紹介します。
matplotlib [matplotlib] 76. mplcursorsで図中のデータの座標を表示
matplotlibのグラフ表示をより強力にするmplcursorsライブラリの使い方を解説。データポイントをクリックすると座標値が表示され、複雑なデータの解析や可視化が容易になります。グラフの対話性を高め、データ分析の効率を向上させる方法を紹介します。
ipywidgets [ipywidgets] 17. tabで複数のwidgetsを整理して表示
Jupyter Notebookのipywidgetsを使用して、複数のウィジェットをタブで整理表示する方法を解説。profile_line機能と表示範囲調整機能を例に、効率的な対話型インターフェースの構築方法を紹介します。
matplotlib [matplotlib] 37. widgets.Sliderによる円の半径と位置の調整
matplotlibのwidgets.Sliderを使ってインタラクティブに円の半径と位置を調整する方法を解説。スライダーを動かすことでリアルタイムにグラフ上の円の大きさや位置が変化する実装方法を詳細に紹介しています。