その他 [matplotlibで錯視] 5. エーレンシュタイン錯視1
PythonのMatplotlibライブラリを使ってエーレンシュタイン錯視を再現する方法を解説。放射状に配置された線分によって中央部分が明るく見える視覚効果をコードで実装する手順を詳しく紹介しています。
sabopy
その他 
matplotlib Animation [matplotlib animation] 27. スノーノイズ
matplotlibのFuncAnimationを活用してスノーノイズアニメーションを作成する方法を解説。Pythonでランダムなドットが動き回る視覚効果を実装するためのコードと手順を紹介しています。
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 [matplotlib] 20. mpl_toolkits.axes_grid1 の使い方(ラベルとカラーバー)
matplotlib の mpl_toolkits.axes_grid1 モジュールを使った複数画像の表示方法、特にラベルやカラーバーの配置と設定について解説するチュートリアル。複数サブプロットの効率的な管理方法と視覚的に美しいグラフ作成のテクニックを紹介。
matplotlib [matplotlib] 19. mpl_toolkits.axes_grid1 の使い方(画像の表示)
Matplotlib の拡張モジュール mpl_toolkits.axes_grid1 を使って複数画像を効率的に表示する方法を解説。ImageGrid による整然としたレイアウト、スケールバー・カラーバーの追加など、科学計算や画像処理に役立つ可視化テクニックを紹介しています。
matplotlib [matplotlib] 18. 効果的なカラーバーの表示：サイズと配置の最適化
Matplotlibを使用したデータ可視化において、カラーバーのサイズや位置を図に合わせて調整する方法を解説。より見やすく効果的なグラフ作成のテクニックを紹介しています。
matplotlib [matplotlib] 17. 疑似カラーマップを等高線風に表示
pcolormeshのカラーマップにレベルを設定して等高線風に表示
matplotlib [matplotlib] 16. 疑似カラーマップ
matplotlibで2次元データを色で表現する疑似カラーマップの作成方法を解説。pcolor、pcolormesh、imshowなどの関数の特徴と使い分け、カラーマップの選択方法、等高線との組み合わせなど、実践的なコード例を交えて説明します。