matplotlib 3D [NumPy] 20.配列のスライスをボクセルグラフで可視化
NumPy配列のスライシング操作を3次元ボクセルグラフで視覚的に解説。基本的なインデックス指定から高度なスライス表記まで、配列操作の理解を深めるための可視化例を紹介します。
numpy
matplotlib 3D 
matplotlib 3D [matplotlib animation] 47. Voxelで作成したNumPyロゴの色変化アニメーション(カラー)
matplotlibのVoxelグラフを使用してNumPyロゴを3Dで作成し、FuncAnimationでロゴの色が動的に変化するアニメーションを実装する方法を解説します。Pythonでの科学技術計算とデータ可視化の応用例を紹介します。
matplotlib 3D [matplotlib animation] 46. Voxelで作成したNumPyロゴの色変化アニメーション(グレースケール)
Matplotlibのvoxelを使ってNumPyロゴを3Dで表現し、グレースケールで色が変化するアニメーションを作成する方法を解説します。FuncAnimationを活用した3Dビジュアライゼーション技術について学べます。
NumPy [NumPy] 18.行列の1次元への変換(フラット化)
NumPyにおいて、行列を1次元にフラット化する方法とflattenとravelの違いについて解説する。
python [SciPy] 3. ndimageによる画像処理
SciPyのndimageモジュールを使った画像処理の基本と応用を解説。フィルタリング、形態学的処理、オブジェクト測定、幾何学的変換などの機能と実践的な使用例を通じて、多次元配列データの処理方法を詳しく紹介しています。
matplotlib [pandas] 16. 中央値のインデックスを求める
pandasライブラリを使用してデータフレームの中央値に対応するインデックスを効率的に求める方法を解説します。実践的なコード例と応用パターンを含み、データ分析で役立つテクニックを紹介します。
matplotlib [matplotlib] 5. 軸の一部を省略したグラフ(broken axis graph)
matplotlibを使用して軸の一部を省略したグラフ（broken axis graph）を作成する方法を解説します。データの特定範囲を省略することで、異なるスケールのデータを効果的に表示する技術を学べます。視覚的に分かりやすいグラフ表現に役立ちます。
Pandas [pandas] 6. DataFrameにおけるブロードキャスト
NumPyのブロードキャストはDataFrameにも使うことができる。ここでは、DataFrameにおけるデータの演算(ブロードキャスト)について説明する。