
Matplotlib 可視化のカスタマイズ
この実験では、スタイル シートと rcParams を使った Matplotlib のカスタマイズ プロセスを案内します。Matplotlib は、Python で可視化を作成するための強力なライブラリです。Matplotlib のプロパティと既定のスタイルをカスタマイズすることで、独自性と視覚的に魅力的なグラフを作成できます。
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Matplotlib Pyplot インターフェイスチュートリアル
このチュートリアルでは、Matplotlib の pyplot インターフェイスの使い方を段階的に解説します。pyplot モジュールは、Matplotlib を MATLAB のように動作させる関数のコレクションで、グラフの作成とカスタマイズを簡単に行えます。このチュートリアルでは、Matplotlib とその概念に関する基本的な知識があることを前提としています。
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シンプルな軸のパディング
この実験では、Matplotlib の add_floating_axis 関数を使ってグラフに浮動軸を追加する方法を学びます。これは、グラフに関する追加情報を表示するために使用できます。具体的には、目盛りラベルと軸ラベルのパディングを調整する方法、および浮動軸上の目盛りの位置を調整する方法を学びます。
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グラフのライフサイクル
この実験では、Matplotlib を使ってグラフのライフサイクルを探ります。まず、生データから始まり、カスタマイズされたビジュアライゼーションを保存することで終わります。グラフを作成する方法、そのスタイルを制御する方法、外観をカスタマイズする方法、複数のビジュアライゼーションを組み合わせる方法、そしてグラフをディスクに保存する方法を学びます。
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Matplotlib を使った画像のプロット
この実験では、Python の Matplotlib ライブラリを使って画像をプロットし、操作する方法を学びます。画像データを NumPy 配列にインポートし、NumPy 配列を画像としてプロットし、疑似カラースキームを適用し、カラースケールの参照を追加し、特定のデータ範囲を調査し、さまざまな補間スキームを探る方法を学びます。
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Matplotlib を使って線グラフを作成する
この実験では、Matplotlib を使って線グラフを作成する方法を学びます。線グラフは、直線の線分で結ばれたデータポイントを表すための基本的なビジュアライゼーション方法です。Python の Matplotlib ライブラリを使って線グラフを作成します。
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Matplotlib: Glade 3 を使ったグラフの作成
この実験では、Matplotlib と Glade 3 を使って簡単なグラフを作成する方法を学びます。Matplotlib は Python プログラミング言語用のグラフ描画ライブラリで、さまざまなグラフやビジュアライゼーションを作成するために使用できます。
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Matplotlib で多彩な線を作成する
この実験では、Matplotlib で多彩な線を作成する方法を学びます。LineCollection 関数を使って線分のセットを作成し、それらの微分に基づいて個別に色付けします。また、境界ノルムを使って線分を色付ける方法も学びます。
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Matplotlib を使ったアニメーション付きサブプロットの作成
この手順に従った実験では、Python の Matplotlib を使って複数のサブプロット付きのアニメーションを作成する方法を示します。この例では、2 つの異なるサブプロットにまたがって円とサインカーブをアニメーション化する方法を示します。
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Matplotlib を用いたマルチプロセッシング
この実験では、マルチプロセッシングライブラリと Matplotlib を使って、別プロセスから生成されたデータをプロットする方法を学びます。それぞれプロットとデータ生成を担当する 2 つのクラス ProcessPlotter と NBPlot を作成します。NBPlot クラスはランダムなデータを生成し、パイプを通じて ProcessPlotter クラスに送信し、その後でデータをリアルタイムでプロットします。
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複数のグラフのデモ
この実験では、Matplotlib の pyplot で複数のグラフを管理する方法を学びます。Matplotlib は Python で人気のあるデータ可視化ライブラリであり、pyplot は Matplotlib 内のサブライブラリで、プロットの作成、カスタマイズ、整理に簡単なインターフェイスを提供します。複数のグラフの作成と切り替え方、各グラフ内のサブプロットの作成方法、特定のサブプロットの変更方法を学びます。
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Matplotlib による色覚異常のシミュレーション
Matplotlib は、Python における人気のあるデータ可視化ライブラリです。色覚異常をシミュレートする機能を含む、様々な組み込み機能があります。この実験では、Matplotlib を使って色覚異常をシミュレートする手順を案内します。
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Matplotlib における同時カーソル表示
このチュートリアルでは、matplotlib.widgets.MultiCursor 関数を使って複数のプロットに同時にカーソルを表示する方法を示します。
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Matplotlib を使った多ページ PDF の作成
この実験では、Python の Matplotlib を使って多ページの PDF ファイルを作成する方法を学びます。PDF ファイルには、さまざまなプロットとメタデータが含まれた複数のページがあります。また、PDF ファイルに注釈を付ける方法も学びます。
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Matplotlib による MRI 画像の可視化
この実験では、NumPy 配列に MRI 画像を読み込み、matplotlib ライブラリを使ってグレースケールで表示する方法を学びます。
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Matplotlib を使った複数の Y 軸のプロット作成
データ可視化においては、同じグラフ上に異なる測定単位の複数の変数をプロットする必要がよくあります。これを達成する一般的な方法の 1 つは、複数の y 軸を使用することです。各 y 軸は異なる変数に対応します。この実験では、Matplotlib を使って複数の y 軸を持つグラフを作成する方法を学びます。
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マーカーのプロパティを多変量データにマッピングする
この実験では、Python の Matplotlib ライブラリを使ってマーカーのさまざまなプロパティを使って多変量データセットをプロットする方法を学びます。具体的には、成功した野球の投げを、マーカーのサイズを投手の技術にマッピングし、マーカーの回転を離陸角度に、推力をマーカーの色にマッピングしたスマイリーフェイスとして表現する方法を学びます。
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Matplotlib カラーマップ画像生成
このチュートリアルでは、Python の Matplotlib ライブラリを使って、単一のカラーマップ、ノルム、およびカラーバーを持つ画像のセットを作成するプロセスを案内します。データを生成する方法、色スケールを設定する方法、および他の画像のノルムの変化に応答して画像を更新する方法を学びます。
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