matplotlib [matplotlib] 135. 自作カラーマップでデータを可視化
matplotlibで自作カラーマップを作成する方法を解説。LinearSegmentedColormapの基本的な使い方から、RGB値指定、位置制御などの高度な手法、カラーマップの登録・反転方法まで、実例コード付きで詳しく紹介します。データの特性に合わせた効果的な可視化を実現しましょう。
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matplotlib [matplotlib] 134. グラフの保存形式とdpiの設定
matplotlibでグラフを保存する際の形式選択とdpi設定を徹底解説。PNG、PDF、SVG、EPS形式の特徴と用途別の最適設定、ファイルサイズ最適化のテクニックまで、高品質なグラフ出力のための実践的ガイドです。
matplotlib [matplotlib] 133. Polar axis（極座標軸）での散布図
Matplotlibの極座標系scatter plotの使い方を解説。基本的な実装から原点・角度調整のカスタマイズ、ミャクミャク描画の応用例まで、コード付きで詳しく紹介します。円形データの可視化に最適な手法を学べます。
matplotlib [matplotlib] 132. ダークモード発散カラーマップ
Matplotlib 3.10.0で追加された「berlin」、「managua」、「vanimo」という3つのダークモード発散カラーマップについて解説。これらは中心が最も暗く両端が明るい特徴を持ち、ダークモードインターフェースでの可視化に最適です。各カラーマップの特性、メリット、実際の使用例とサンプルコードを含みます。
matplotlib [matplotlib] 131. Petroff10とTab10: Matplotlibカラースタイルの比較
MatplotlibのPetroff10とTab10カラースタイルの特徴と違いを解説。アクセシビリティに優れたPetroff10と視覚的インパクトのあるTab10の適切な使い分け方と選択基準を具体的なコード例とともに紹介します。
matplotlib [matplotlib] 130. バイヒストグラム（上下方向のヒストグラム）の生成方法
Matplotlibを使用してバイヒストグラムを作成する方法を解説。2つのデータセットを比較表示するため、一方を正の値、もう一方を負の値（下向き）として描画する技術と、Y軸を絶対値で表示する方法を紹介しています。データの分布比較に役立つ可視化手法です。
lmfit [lmfit] 27. モデルの不確実性予測と信頼区間の計算
このページでは、Pythonのlmfitライブラリを使用したモデルフィッティング後の不確実性評価方法を解説します。ガウシアンモデルと線形モデルを組み合わせた例を通じて、パラメータの信頼区間と予測区間の計算・可視化方法を示し、モデル予測の信頼性を定量的に評価する手法を紹介しています。
matplotlib [matplotlib] 129. 3Dプロットでfill_between関数を使用する方法
Matplotlibを使用した3Dグラフの塗りつぶし技術を解説する記事。fill_between関数を活用して3D曲線間の空間を視覚的に表現する方法とサンプルコードの詳細な解説を提供します。