matplotlib [matplotlib] 128. 画像を3Dグラフ上に平面としてプロットする方法
Matplotlibを使用して画像を3Dグラフの平面として表示する方法を詳細に解説。様々な向き（X、Y、Z軸平行面）に画像をプロットする柔軟な実装方法と、RGB/グレースケール画像対応のカスタム関数を提供。可視化の応用例と実装上の注意点も含む。
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matplotlib [matplotlib] 127. 3D空間でポリゴン（多角形）を生成・表示する方法
matplotlib を使用して3Dポリゴンオブジェクトを生成する方法を解説。基本的な多角形の描画から複数の3Dポリゴンを積み重ねる高度なテクニックまで、コード例と視覚的な説明で紹介しています。データ可視化や科学研究に役立つ3D表現のテクニックが学べます。
matplotlib [matplotlib] 126. 目盛り模様のあるラインによるプロット：基本と応用
Matplotlibの目盛り模様のラインプロット機能について、基本的な使い方から応用例まで詳しく解説。TickedStroke機能を使って境界線や制限区域を視覚的に強調する方法と実装例を紹介しています。
matplotlib [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。
matplotlib [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] 124. matplotlibで縞模様の線グラフを作成する方法 – gapcolorパラメータの活用
matplotlibの縞模様の線グラフ作成機能を解説。gapcolorパラメータを使って実線と空白を交互に配置し、視覚的に区別しやすいプロットを実現する方法を紹介。データ可視化のバリエーションを広げるテクニック。
matplotlib [matplotlib] 123. 凡例ボックス内の凡例表示位置の調整
matplotlib の ax.legend() における凡例ボックス内の凡例表示位置を調整する方法について解説します。異なるモードでの配置方法やカスタマイズオプションを紹介し、グラフの見栄えを向上させる技術を紹介します。
python [matplotlib] 122. 凡例の順序を逆にして表示
matplotlibで凡例の順序を逆転させる方法を解説。グラフの見やすさを向上させるために、legend()関数のreverse引数やハンドルのソートなど、複数のアプローチから最適な表示方法を学べます。