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NumPy

[NumPyの使い方] 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。
NumPy

[NumPyの使い方] 17.行列の形状変換と転置

numpyによる行列の形状変換と行列の転置について解説する。
NumPy

[NumPyの使い方] 16.行列の性質の取得と統計量の計算

numpyにおける行列の性質の取得方法と統計量の計算について解説する。
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NumPy

[NumPyの使い方] 15.ベクトル、行列、疎行列の生成とその性質

NumPyにおけるベクトル、行列、疎行列の生成とその性質について解説。
python

[scikit-image] 25. 一定倍率で縮小された連続画像を生成(transform.pyramid_gaussian)

ここでは、skimage.transformのpyramid_gaussianによる一定倍率で縮小された連続画像の生成方法について説明する。
matplotlib Animation

[matplotlib animation] 45. skimage.transform.swirlのradius変化アニメーション

画像の非線形変換である渦巻き(skimage.transform.swirl)のパラメータ(radius)を変化させたときの画像の変化をmatplotlib FuncAnimationのアニメーションで表示する。
matplotlib Animation

[matplotlib animation] 44. skimage.transform.swirlのstrength変化アニメーション

画像の非線形変換である渦巻き(skimage.transform.swirl)のパラメータ(strength)を変化させたときの画像の変化をmatplotlib FuncAnimationのアニメーションで表示する。
python

[scikit-image] 24. 画像の非線形変換(渦巻き模様:transform.swirl)

ここでは、skimage.transformのswirlを用いた画像の非線形変換(渦巻き)について説明する。
python

[scikit-image] 23. 画像の細線化(morphology.skeletonize)

ここでは、skimage.morphology の skeletonizeを用いた画像の細線化について説明する。
matplotlib

[matplotlibの使い方] 34. スケールの異なるデータをまとめて表示するための2軸グラフ(twinx)

ここでは、2つのスケールの異なるデータを同時に表示するために、左と右の軸をそれぞれ設定し、強引にまとめて表示した例について解説する。
matplotlib

[matplotlibの使い方] 33. 異なるスケールをもつ2軸グラフ(secondary_xaxis)

一つのデータを異なるスケールの軸で表現する2軸グラフについて、その詳細を解説する。
jupyter notebook

WindowsオフラインパソコンにcondaでPython環境構築

オンラインパソコンでのpython環境構築はanacondaをダウンロードしcondaを駆使することで、簡単にできます。一方、オフラインパソコンはライブラリを事前に準備する必要があるなど、簡単ではないので、その手順について解説します。
python

[scikit-image] 22. ハフ変換による楕円の検出(transform.hough_ellipse)

skimage.transform の hough_ellipseを用いた楕円の検出について
python

[scikit-image] 21. ハフ変換による円の検出(transform.hough_circle)

skimage.transform の hough_circleを用いた円の検出について説明する。
matplotlib Animation

[matplotlib animation] 43. データの追加によるヒストグラムの形状変化アニメーション

matplotlib FuncAnimationによる、データの追加によりヒストグラムの形状が変わっていくアニメーション
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