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[matplotlib] 125. マスク値とNaN値を含むデータのプロット

Matplotlibを使って欠損値(マスク値やNaN値)を含むデータを効果的に可視化する方法を解説。データ点の削除、マスク処理、NaN値設定の3つのアプローチを比較し、それぞれの視覚的な違いを示します。
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[matplotlib animation] 113. Angle-limited random walkのアニメーション

角度制限を設けた2次元ランダムウォークをmatplotlibアニメーションで可視化。初期進行方向に対して10°から60°までの角度制限を加えたシミュレーションを実施し、制限角度の違いによる軌跡の変化を100回の繰り返しデータで比較・アニメーション化しています。
matplotlib

[matplotlib] 80. fill_betweenで特定の領域を塗りつぶす

matplotlibのplt.fill_betweenで特定の領域を塗りつぶす方法について説明する。
NumPy

[NumPy] 11. NumPy配列におけるNaNの様々な処理方法

NumPy配列のNaN値(欠損値)を検出、置換、削除する方法について解説します。データ分析時に必要なNaN処理の基本的なテクニックから応用まで網羅的に紹介します。
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[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

対数正規分布データからヒストグラムを作成し、最頻値、中央値、平均値を視覚的に表示する方法を解説します。NumPyとMatplotlibを使用したデータ分析の基本テクニックで、統計的特性を理解するのに役立ちます。
NumPy

[NumPy] 3. 配列の形状変換

Numpyのreshapeによる配列の形状変換について
matplotlib

[matplotlib] 47. np.nanでデータの一部を非表示にする方法

matplotlibのグラフでデータの一部をnp.nanとすることでグラフに一部を非表示にする方法について説明する。
NumPy

[NumPy] 21. np.linspace()の使い方

NumPyのlinspace()は、startからstopの間を指定の個数で等間隔に区切った配列を生成する関数である。