matplotlib [scikit-learn] 5. make_gaussian_quantilesによる等方的なガウス分布データの生成
機械学習ライブラリscikit-learnのmake_gaussian_quantiles関数を用いた等方性ガウス分布データの生成方法を解説。パラメータ設定の違いによるデータ特性の変化や分類問題への応用例を具体的に紹介します。
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matplotlib [matplotlib] 52. 対数正規分布データのヒストグラムに最頻値、中央値、平均値を表示
numpyのrandom.lognormal()で対数正規分布に従うランダムな要素を生成し、matplotlibのplt.histでヒストグラムを作成する。そして、ヒストグラムに最頻値、中央値、平均値を表示する方法について説明する。
python [scikit-image] 35. 平均化フィルタによる画像の平滑化(skimage.rank mean, mean_percentile, mean_percentile)
ここでは、skimage rank mean, mean_percentile, mean_percentileにより画像に平均化フィルタを適用した例について説明する。
NumPy [NumPy] 5. np.sum, np.std などの集約関数の１次元、２次元配列における使用法
np.sum, np.std などの集約関数 の１次元配列、２次元配列における使用法について説明する。