matplotlib [matplotlib] 121. 散布図の点で画像を表示する
matplotlibのscatter関数を使った点描画技法で画像を表現する方法を解説します。通常のimshow関数との違いや視覚効果の特徴、実装方法について詳しく説明し、データビジュアライゼーションの新たな表現手法を紹介します。
scatter
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matplotlib [scikit-learn] 1. make_blobsによる分類用データの生成
scikit-learnのmake_blobs関数を使って分類モデルのテスト用データを簡単に作成する方法を解説します。クラスタの数、特徴量の次元数、データ点の分散などのパラメータを調整して、様々な分類問題に対応したデータセットを生成できます。
python [seaborn] 1. relplotで散布図を表示する
seabornは簡単かつ簡潔にデータを可視化できるライブラリである。ここではseabornにより散布図を表示する方法について説明する。
matplotlib [matplotlib] 39. データ値に基づく色分けプロット技法
Matplotlibを使用してデータの値に応じてプロットの色を変更する方法について解説します。特に散布図において、データポイントの属性や値に基づいて視覚的に区別する技術を紹介し、実践的な例としてつくば市の気温データを活用します。
matplotlib [matplotlib] 21. ヒストグラム付き散布図
matplotlibのaxes_grid1を使って散布図と同時にX軸・Y軸方向のヒストグラムを表示する方法を解説。データの2次元分布と各軸の分布を効率的に可視化するテクニックを紹介しています。
matplotlib 3D [matplotlib 3D] 33. マーカーによるアニメーション
matplotlibのmplot3dとFuncAnimationを使用して3D空間内のマーカーアニメーションを作成する方法を解説。様々な形状のマーカーが動く3Dアニメーションの実装手順とサンプルコードを紹介します。
matplotlib 3D [matplotlib 3D] 15. 3Dグラフで散布図
matplotlibのmplot3dモジュールを使用した3次元散布図の作成方法を解説。データポイントの可視化からカラーマッピング、マーカーのカスタマイズまで、Pythonによる3D空間でのデータ表現テクニックを網羅的に紹介します。