[matplotlib animation] 113. Angle-limited random walkのアニメーション

next stepの位置に対して、初期の進行方向に対する角度制限を加えた2次元のランダムウォークをアニメーションで示してみる。

[matplotlib] 124. 縞模様の線でline plotを表示

matplotlibのax.plot()でgapcolorを設定することで縞模様の線グラフを作成する方法について説明する。

[matplotlib] 123. 凡例ボックス内の凡例表示位置の調整

matplotlibのax.legend()で表示できる凡例で、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説明する。

[matplotlib] 122. 凡例の順序を逆にして表示

matplotlibのax.legend()で表示できる凡例の順を逆にする方法について説明する。

[matplotlib 3D] 61. 3D plotにおけるアスペクト比(2023年最新版)

matplotlib mplot3dの3Dグラフで、アスペクト比を調整する方法について説明する。

[matplotlib animation] 112. 3D plotのroll回転アニメーション

Matplotlib 3.6.0から追加された新機能[3d plotのroll angle]を変化させて、3d plotの回転アニメーションをmatplotlibのFuncAnimationのアニメーションで表示する。

[matplotlib animation] 111. 3D plotでfocal lengthを変えた時の見た目の変化

Matplotlib 3.6.0から追加された新機能[3d plotのfocal length]を変化させた時に3d plotの見た目がどのように変わるかを、matplotlibのFuncAnimationのアニメーションで表示する。

[toto] 第1334回 totoの対象試合に関するデータ

はじめに第1334回 totoで行われる試合のチームデータをまとめた結果を以下に示します。下記サイトを参考にしてデータをまとめました。まとめた内容としては、チームスタイル指標(チャンス構築率, シュート成功率, 得点,失点, 敵陣ポぜッショ

[toto] 第1333回 totoの対象試合に関するデータ

はじめに第1333回 totoで行われる試合のチームデータをまとめた結果を以下に示します。下記サイトを参考にしてデータをまとめました。まとめた内容としては、チームスタイル指標(チャンス構築率, シュート成功率, 得点,失点, 敵陣ポぜッショ

[matplotlib] 121. 散布図の点で画像を表示する Stippling by scatter plot

matplotlibのscatter plotで画像を表示する方法について説明する。画像を表示する関数であるimshowと比較した結果も表示する。

[toto] 第1332回 totoの対象試合に関するデータ

はじめに第1332回 totoで行われる試合のチームデータをまとめた結果を以下に示します。下記サイトを参考にしてデータをまとめました。まとめた内容としては、チームスタイル指標(チャンス構築率, シュート成功率, 得点,失点, 敵陣ポぜッショ

[ipywidgets] 37. IntSliderで多項式近似の次数を調整してフィッティング

Jupyter WidgetsであるipywidgetsのIntSliderで多項式近似の次数を調整してフィッティングする方法について紹介する。多項式近似にはlmfitのPolynomialModelを使用した。

[toto] 第1331回 totoの対象試合に関するデータ

はじめに第1331回 totoで行われる試合のチームデータをまとめた結果を以下に示します。下記サイトを参考にしてデータをまとめました。まとめた内容としては、チームスタイル指標(チャンス構築率, シュート成功率, 得点,失点, 敵陣ポぜッショ

[toto] 第1330回 totoの対象試合に関するデータ

はじめに第1330回 totoで行われる試合のチームデータをまとめた結果を以下に示します。下記サイトを参考にしてデータをまとめました。まとめた内容としては、チームスタイル指標(チャンス構築率, シュート成功率, 得点,失点, 敵陣ポぜッショ

[toto] 第1329回 totoの対象試合に関するデータ

はじめに第1329回 totoで行われる試合のチームデータをまとめた結果を以下に示します。下記サイトを参考にしてデータをまとめました。まとめた内容としては、チームスタイル指標(チャンス構築率, シュート成功率, 得点,失点, 敵陣ポぜッショ

[toto] 第1328回 totoの対象試合に関するデータ

はじめに第1328回 totoで行われる試合のチームデータをまとめた結果を以下に示します。下記サイトを参考にしてデータをまとめました。まとめた内容としては、チームスタイル指標(チャンス構築率, シュート成功率, 得点,失点, 敵陣ポぜッショ

[toto] 第1327回 totoの対象試合に関するデータ

はじめに第1327回 totoで行われる試合のチームデータをまとめた結果を以下に示します。下記サイトを参考にしてデータをまとめました。まとめた内容としては、チームスタイル指標(チャンス構築率, シュート成功率, 得点,失点, 敵陣ポぜッショ

[toto] 第1326回 totoの対象試合に関するデータ

はじめに第1326回 totoで行われる試合のチームデータをまとめた結果を以下に示します。下記サイトを参考にしてデータをまとめました。まとめた内容としては、チームスタイル指標(チャンス構築率, シュート成功率, 得点,失点, 敵陣ポぜッショ

[toto] 第1325回 totoの対象試合に関するデータ

はじめに第1325回 totoで行われる試合のチームデータをまとめた結果を以下に示します。下記サイトを参考にしてデータをまとめました。まとめた内容としては、チームスタイル指標(チャンス構築率, シュート成功率, 得点,失点, 敵陣ポぜッショ

[toto] 第1324回 totoの対象試合に関するデータ

はじめに第1324回 totoで行われる試合のチームデータをまとめた結果を以下に示します。下記サイトを参考にしてデータをまとめました。まとめた内容としては、チームスタイル指標(チャンス構築率, シュート成功率, 得点,失点, 敵陣ポぜッショ

[toto] 第1323回 totoの対象試合に関するデータ

はじめに第1323回 totoで行われる試合のチームデータをまとめた結果を以下に示します。下記サイトを参考にしてデータをまとめました。まとめた内容としては、チームスタイル指標(チャンス構築率, シュート成功率, 得点,失点, 敵陣ポぜッショ

[toto] 第1322回 totoの対象試合に関するデータ

はじめに第1322回 totoで行われる試合のチームデータをまとめた結果を以下に示します。下記サイトを参考にしてデータをまとめました。まとめた内容としては、チームスタイル指標(チャンス構築率, シュート成功率, 得点,失点, 敵陣ポぜッショ

[toto] 第1321回 totoGOAL3の対象試合に関するデータ

はじめに第1321回 totoGOAL3で行われる試合のチームデータをまとめた結果を以下に示します。下記サイトを参考にしてデータをまとめました。まとめた内容としては、チームスタイル指標(チャンス構築率, シュート成功率, 得点,失点, 敵陣

[matplotlib] 120. picture-jitter plot by sns.stripplot

sns.stripplotではカテゴリ形式のデータの散布図をプロットすることができる。その際、プロットの重なりを抑えるために、プロットをランダムに横方向にずらしたプロットをジッタープロットという。ここでは、ジッタープロットのマーカーに画像を適用する例について紹介する。

[matplotlib animation] 110. Moving grid

matplotlibのFuncAnimationとmplot3dで球体の下と横のグリッドが動くアニメーションを表示する。

[toto] 第1320回 totoの対象試合に関するデータ

はじめに第1320回 totoで行われる試合のチームデータをまとめた結果を以下に示します。下記サイトを参考にしてデータをまとめました。まとめた内容としては、チームスタイル指標(チャンス構築率, シュート成功率, 得点,失点, 敵陣ポぜッショ

[toto] 第1319回 totoGOAL3の対象試合に関するデータ

はじめに第1319回 totoGOAL3で行われる試合のチームデータをまとめた結果を以下に示します。下記サイトを参考にしてデータをまとめました。まとめた内容としては、チームスタイル指標(チャンス構築率, シュート成功率, 得点,失点, 敵陣

[toto] 第1318回 totoの対象試合に関するデータ

はじめに第1318回 totoで行われる試合のチームデータをまとめた結果を以下に示します。下記サイトを参考にしてデータをまとめました。まとめた内容としては、チームスタイル指標(チャンス構築率, シュート成功率, 得点,失点, 敵陣ポぜッショ

[toto] 第1317回 totoの対象試合に関するデータ

はじめに第1317回 totoで行われる試合のチームデータをまとめた結果を以下に示します。下記サイトを参考にしてデータをまとめました。まとめた内容としては、チームスタイル指標(チャンス構築率, シュート成功率, 得点,失点, 敵陣ポぜッショ

[toto] 第1316回 totoの対象試合に関するデータ

はじめに第1316回 totoで行われる試合のチームデータをまとめた結果を以下に示します。下記サイトを参考にしてデータをまとめました。まとめた内容としては、チームスタイル指標(チャンス構築率, シュート成功率, 得点,失点, 敵陣ポぜッショ

[toto] 第1314回 totoの対象試合に関するデータ

はじめに第1314回 totoで行われる試合のチームデータをまとめた結果を以下に示します。下記サイトを参考にしてデータをまとめました。まとめた内容としては、チームスタイル指標(チャンス構築率, シュート成功率, 得点,失点, 敵陣ポぜッショ

[toto] 第1313回 totoの対象試合に関するデータ

はじめに第1313回 totoで行われる試合のチームデータをまとめた結果を以下に示します。下記サイトを参考にしてデータをまとめました。まとめた内容としては、チームスタイル指標(チャンス構築率, シュート成功率, 得点,失点, 敵陣ポぜッショ

[toto] 第1312回 totoの対象試合に関するデータ

はじめに第1312回 totoで行われる試合のチームデータをまとめた結果を以下に示します。下記サイトを参考にしてデータをまとめました。まとめた内容としては、チームスタイル指標(チャンス構築率, シュート成功率, 得点,失点, 敵陣ポぜッショ

[toto] 第1311回 totoの対象試合に関するデータ

はじめに第1311回 totoで行われる試合のチームデータをまとめた結果を以下に示します。下記サイトを参考にしてデータをまとめました。まとめた内容としては、チームスタイル指標(チャンス構築率, シュート成功率, 得点,失点, 敵陣ポぜッショ

[toto] 第1309回 totoの対象試合に関するデータ

はじめに第1309回 totoで行われる試合のチームデータをまとめた結果を以下に示します。下記サイトを参考にしてデータをまとめました。まとめた内容としては、チームスタイル指標(チャンス構築率, シュート成功率, 得点,失点, 敵陣ポぜッショ

[toto] 第1308回 totoの対象試合に関するデータ

はじめに第1308回 totoで行われる試合のチームデータをまとめた結果を以下に示します。下記サイトを参考にしてデータをまとめました。まとめた内容としては、チームスタイル指標(チャンス構築率, シュート成功率, 得点,失点, 敵陣ポぜッショ

[toto] 第1307回 totoの対象試合に関するデータ

はじめに第1307回 totoで行われる試合のチームデータをまとめた結果を以下に示します。下記サイトを参考にしてデータをまとめました。まとめた内容としては、チームスタイル指標(チャンス構築率, シュート成功率, 得点,失点, 敵陣ポぜッショ

[toto] 第1305回 totoの対象試合に関するデータ

はじめに第1305回 totoで行われる試合のチームデータをまとめた結果を以下に示します。下記サイトを参考にしてデータをまとめました。まとめた内容としては、チームスタイル指標(チャンス構築率, シュート成功率, 得点,失点, 敵陣ポぜッショ

[toto] 第1304回 totoの対象試合に関するデータ

はじめに第1304回 totoで行われる試合のチームデータをまとめた結果を以下に示します。下記サイトを参考にしてデータをまとめました。まとめた内容としては、チームスタイル指標(チャンス構築率, シュート成功率, 得点,失点, 敵陣ポぜッショ

[toto] 第1303回 totoの対象試合に関するデータ

はじめに第1303回 totoで行われる試合のチームデータをまとめた結果を以下に示します。下記サイトを参考にしてデータをまとめました。まとめた内容としては、チームスタイル指標(チャンス構築率, シュート成功率, 得点,失点, 敵陣ポぜッショ

[matplotlib] 119. hatchで使用可能な模様一覧(ax.fill_between)

棒グラフ(ax.bar)や塗りつぶし(ax.fill_between)では、hatchを設定することで、さまざまな模様をつけることができる。ここでは、ax.fill_betweenを用いて、hatchで使用可能な模様の一覧を表示する。 また、hatchの模様の太さを変える方法についても説明する。

[toto] 第1301回 totoの対象試合に関するデータ

第1301回 totoで行われる試合のチームデータをまとめた結果を以下に示します。下記サイトを参考にしてデータをまとめました。

[seaborn-image] 8. scientific_ticksでカラーバーの表記を10のn乗に変更して表示

Seaborn-imageはmatplotlibベースの画像可視化ライブラリであり、簡潔なコードで画像データを明瞭に描写することができる。データ可視化ライブラリであるseabornの2次元データ版のような感じとなっている。ここでは、カラーバーの表記を10のn乗に変更して表示できるscientific_ticksについて説明する。

[seaborn-image] 7. ParamGridで各種フィルタのパラメータを変化させた結果をまとめて表示

Seaborn-imageはmatplotlibベースの画像可視化ライブラリであり、簡潔なコードで画像データを明瞭に描写することができる。データ可視化ライブラリであるseabornの2次元データ版のような感じとなっている。ここでは、各種フィルタのパラメータを変化させた結果をまとめて表示できるParamGridについて説明する。

[seaborn-image] 6. fftplotでフーリエ変換した画像を表示

Seaborn-imageはmatplotlibベースの画像可視化ライブラリであり、簡潔なコードで画像データを明瞭に描写することができる。データ可視化ライブラリであるseabornの2次元データ版のような感じとなっている。ここでは、画像にフーリエ変換した画像を表示するfftplotについて説明する。

[seaborn-image] 5. filterplotで各種フィルタをかけた画像を表示

Seaborn-imageはmatplotlibベースの画像可視化ライブラリであり、簡潔なコードで画像データを明瞭に描写することができる。データ可視化ライブラリであるseabornの2次元データ版のような感じとなっている。ここでは、画像に各種フィルタをかけて表示できるfilterplotについて説明する。

[scikit-image] 108. マキシマムフィルタによる高輝度部分の強調(skiamge.filters.rank.maximum)

skiamgeのfiltersのrank.maximumを使って、画像中の高輝度部分を強調する方法について説明する。

[SciPy] 29. 平均化フィルタによる画像の平滑化(ndimage.uniform_filter)

scipyのndimageのuniform_filterを使って、画像を平均化して平滑にする方法について説明する。

[SciPy] 28. パーセンタイルフィルタによる画像の平滑化(ndimage.percentile_filter)

scipyのndimageのpercentile_filterを使って、画像を任意のパーセンタイル点で平滑化する方法について説明する。

[SciPy] 27. ミニマムフィルタによる低輝度部分の強調(ndimage.minimum_filter)

scipyのndimageのminimum_filterを使って、画像中の低輝度部分を強調して、高輝度部分を目立たなくする方法について説明する。

[SciPy] 26. ラプラシアンフィルタによるエッジ検出(ndimage.laplace)

はじめにscipyのndimageのlaplaceを使って、ラプラシアンフィルタで画像のエッジを検出して表示する方法について説明する。コード＆解説モジュールのインポートバージョン画像の読み込み下記サイトから画像を取得し、plt.imrea.

[SciPy] 25. LoGフィルタによるエッジ検出(ndimage. gaussian_laplace)

scipyのndimageのgaussian_laplaceを使って、LoGフィルタで画像のエッジを検出して表示する方法について説明する。

[seaborn-image] 4. rgbplotでRGB画像を分割表示

はじめにSeaborn-imageはmatplotlibベースの画像可視化ライブラリであり、簡潔なコードで画像データを明瞭に描写することができる。データ可視化ライブラリであるseabornの2次元データ版のような感じとなっている。ここでは、

[SciPy] 24. ガウス微分フィルタによるエッジ検出(ndimage.gaussian_gradient_magnitude)

scipyのndimageのgaussian_gradient_magnitudeを使って、画像のエッジを検出して表示する方法について説明する。

[seaborn-image] 3. ImageGridによる複数画像の表示

Seaborn-imageはmatplotlibベースの画像可視化ライブラリであり、簡潔なコードで画像データを明瞭に描写することができる。データ可視化ライブラリであるseabornの2次元データ版のような感じとなっている。ここでは、複数の画像を表示できるImageGridについて説明する。

[seaborn-image] 2. imghistによる画像とそのヒストグラムの同時表示

Seaborn-imageはmatplotlibベースの画像可視化ライブラリであり、簡潔なコードで画像データを明瞭に描写することができる。データ可視化ライブラリであるseabornの2次元データ版のような感じとなっている。ここでは、グレースケール画像とそのヒストグラムを同時に表示することのできるimghistについて説明する。