ipywidgets [ipywidgets] 23. Dropdownで画像を選択してカラーバーとともに表示
jupyter notebook, labで対話的な操作ができる機能(ipywidgets)のドロップダウンで画像を選択してカラーバーも同時に表示する方法について説明する。
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ipywidgets [ipywidgets] 22. Dropdownで画像を選択して表示
jupyter notebook, labで対話的な操作ができる機能(ipywidgets)のドロップダウンで画像を選択して表示する方法について説明する。
ipywidgets [matplotlib] 74. ColorPickerで色を選択し、クリックしたマーカーを着色する。さらに、色ごとに集計した結果を棒グラフで表示する
ipywidgetsのColorPickerで色を選択し、整列した無着色のマーカーをクリックして着色する方法について説明する。また、色の集計を行い棒グラフで表示する。
python [scikit-image] 72. バイナリ画像で対象物の輪郭を検出して表示(skimage.measure find_contours)
scikit-imageライブラリのfind_contours関数を使用してバイナリ画像から対象物の輪郭を検出し、視覚化する方法を解説。物体認識や形状分析に役立つ画像処理技術の実践的なチュートリアル。
matplotlib [matplotlib] 73. mplstyle.use(‘fast’)による高速化の効果
matplotlibの'fast'スタイルを使った大量データプロット高速化の効果を検証。どの程度の処理速度向上が得られるか実験結果を示し、実用的な場面での活用法を解説する。
matplotlib [matplotlib] 72. マウスカーソルのxの位置に最も近いデータに十字カーソルを合わせる(motion_notify_event)
matplotlibのmotion_notify_eventを使って、マウスカーソルのxの位置に最も近いデータに十字カーソルを合わせる方法について説明する。
matplotlib [matplotlib] 71. カーソルの位置をmatplotlib.widgets Cursorで表示する
matplotlibのwidgets Cursorで図上での現在のカーソルの位置を垂直線と平行線の交点として示す方法について説明する。
matplotlib [matplotlib] 70. styleを適用してExcelのような図を作成する
matplotlibではグラフの見た目をplt.style.use('###')のようにスタイルを適用することで容易に変えることができる。ここでは自作のスタイルを作成して適用することでexcelのような図を表示する方法について説明する。