make_axes_locatable

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[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。
2021.10.29
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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

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。
2021.08.09
matplotlibpython画像処理
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[matplotlib] 82. マウスイベントで画像上の任意の位置に四角を表示

matplotlibのマウスイベント機能を使って、画像上の任意の位置に四角形をインタラクティブに表示する方法を解説。button_press_event、button_release_event、motion_notify_eventの活用法とともに、実践的なPythonコード例を紹介します。
2020.06.27
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[ipywidgets] 23. Dropdownで画像を選択してカラーバーとともに表示

Jupyter NotebookやLabでipywidgetsを使い、ドロップダウンメニューから画像を選択して対応するカラーバーとともに表示する方法を解説。インタラクティブな操作で視覚的データ分析を効率化するテクニックを紹介します。
2020.04.17
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[matplotlib] 55. Colorbarの目盛りとラベルを設定する方法

matplotlibでColorbarに任意の目盛りとラベルを設定する方法を解説。データ可視化をカスタマイズして、より直感的で分かりやすいグラフを作成するためのテクニックを紹介します。
2019.12.19
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[matplotlib] 18. 効果的なカラーバーの表示：サイズと配置の最適化

Matplotlibを使用したデータ可視化において、カラーバーのサイズや位置を図に合わせて調整する方法を解説。より見やすく効果的なグラフ作成のテクニックを紹介しています。
2019.03.01
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