[scikit-image] 91. 各種エッジフィルタの回転不変性の比較

skimage.filtersのエッジ検出フィルタには、sobel,prewitt, farid、scharrがある。これらのフィルタの回転不変性は、farid、scharr、sobel、prewittの順によかったので、各種フィルタを適用した画像の比較結果を示す。

[scikit-image] 90. sobelフィルタで画像の各画素における勾配を求める

skimage.filtersのsobel,sobel_h, sobel_vを使用して、画像の各画素の勾配を求める方法について解説する。

[SciPy] 12. ndimageのdistance_transform_cdt, distance_transform_edtによる2値化像の距離変換

ndimageのdistance_transform_cdt, distance_transform_edtにより、2値化像の距離変換像を作成することができる。ここでは、distance_transform_cdtによるマンハッタン距離、チェスボード距離、distance_transform_edtによるユークリッド距離の例を表示する。

[matplotlib animation] 96. いろいろな波のアニメーション

色々な波のアニメーションをmatplotlibのFuncAnimationによって作成する。

[lmfit] 8. フィッティングモデルの信頼区間を表示

lmfitは非線形最小二乗法を用いてカーブフィットするためのライブラリであり、Scipy.optimize.curve_fitの拡張版に位置する。ここでは、フィッティングモデルの信頼区間を表示する方法について説明する。

[lmfit] 7. lmfitのModelにおけるNaNの処理方法の選択

lmfitは非線形最小二乗法を用いてカーブフィットするためのライブラリであり、Scipy.optimize.curve_fitの拡張版に位置する。ここでは、データにNaNを含む場合、どのようにカーブフィッティングするかを選択する方法について説明する。

[lmfit] 6. 2次元ガウス関数によるフィッティング

lmfitは非線形最小二乗法を用いてカーブフィットするためのライブラリであり、Scipy.optimize.curve_fitの拡張版に位置する。ここでは、2次元ガウス関数モデルで2次元データをカーブフィッティングする方法について説明する。

[NumPy] 12. ヒストグラムからデータを再構築

np.random.normalで作成した正規分布のデータのヒストグラムを作成して、そのヒストグラムから再度データを作成する方法について説明する。

[NumPy] 12. ヒストグラムからデータを再構築

np.random.normalで作成した正規分布のデータのヒストグラムを作成して、そのヒストグラムから再度データを作成する方法について説明する。

[lmfit] 5. 混合モデルによるカーブフィッティング(prefixの使い方)

lmfitは非線形最小二乗法を用いてカーブフィットするためのライブラリであり、Scipy.optimize.curve_fitの拡張版に位置する。ここでは、ガウス関数の混合モデルでパラメータ設定の際にprefixを使い、簡便にカーブフィッティングする方法について説明する。

[lmfit] 4. 混合モデルによるカーブフィッティング

lmfitは非線形最小二乗法を用いてカーブフィットするためのライブラリであり、Scipy.optimize.curve_fitの拡張版に位置する。ここでは、1次関数とガウス関数の混合モデルでカーブフィッティングする方法について説明する。

[lmfit] 4. 混合モデルによるカーブフィッティング

lmfitは非線形最小二乗法を用いてカーブフィットするためのライブラリであり、Scipy.optimize.curve_fitの拡張版に位置する。ここでは、1次関数とガウス関数の混合モデルでカーブフィッティングする方法について説明する。

[lmfit] 3. パラメータに代数的な制約を付与してカーブフィッティング

lmfitは非線形最小二乗法を用いてカーブフィットするためのライブラリであり、Scipy.optimize.curve_fitの拡張版に位置する。ここでは、フィッティングパラメータに代数的な制約を付与してカーブフィッティングする方法について説明する。

[lmfit] 2. lmfitで自作関数によるカーブフィッティング

lmfitは非線形最小二乗法を用いてカーブフィットするためのライブラリであり、Scipy.optimize.curve_fitの拡張版に位置する。ここでは、lmfitで自作関数によりカーブフィッティングする方法について説明する。

[lmfit] 1. lmfitによる非線形最小2乗ガウシアンフィッティング

lmfitは非線形最小二乗法を用いてカーブフィットするためのライブラリであり、Scipy.optimize.curve_fitの拡張版に位置する。ここでは、lmfitでガウシアンフィッティングする方法について説明する。

[matplotlib] 96. plt.stepによる階段状プロットの作成

ステップ状のプロットを作成できるmatplotlibのplt.stepにより、階段状となっているプロットを作成する方法について説明する。

[scikit-image] 89. transform.AffineTransformで画像のアフィン変換

skimage.transform.AffineTransformによるアフィン変換を使用して、画像を平行移動、回転、せん断、拡大縮小する方法について解説する。

[scikit-learn] 8. make_regressionによる回帰問題用のランダムなデータの生成

sklearnのdatasets.make_regressionで回帰問題用のランダムなデータを作成することができる。ここでは各種パラメータが生成するデータに及ぼす影響について説明する。

[scikit-learn] 7. make_swiss_rollによるロールケーキ状データの生成

sklearnのdatasets.make_swiss_rollでロールケーキ状に分布した3次元データを作成することができる。ここでは各種パラメータが生成するデータに及ぼす影響について説明する。

[scikit-learn] 6. make_s_curveによるS字状データの生成

sklearnのdatasets.make_s_curveでS字状に分布した3次元データを作成することができる。ここでは各種パラメータが生成するデータに及ぼす影響について説明する。

[scikit-learn] 5. make_gaussian_quantilesによる等方性なガウス分布データの生成

sklearnのdatasets.make_gaussian_quantilesで等方性なガウス分布に従う分類用のデータを作成することができる。ここでは各種パラメータが生成するデータに及ぼす影響について説明する。

[scikit-learn] 4. make_moonsによる三日月状データの生成

sklearnのdatasets. make_moonsで三日月状の分布を示すクラスタリング、分類用のデータを作成することができる。ここでは各種パラメータが生成データに及ぼす影響について説明する。

[scikit-learn] 3. make_circlesによる円状データの生成

sklearnのdatasets.make_circlesで円状に分布したクラスタリング、分類用のデータを作成することができる。ここでは各種パラメータが生成データに及ぼす影響について説明する。

[scikit-learn] 2. make_classificationによる分類用データの生成

sklearnのdatasets.make_classificationでクラスタリング用のデータを作成することができる。データポイントは基本的にガウス分布に従い生成する。ここでは各種パラメータが生成データに及ぼす影響について説明する。

[scikit-learn] 1. make_blobsによる分類用データの生成

sklearnのdatasets.make_blobsでクラスタリング用のデータを作成することができる。データポイントはガウス分布に従い生成する。ここでは各種パラメータが生成データに及ぼす影響について説明する。

[matplotlib 3D] 59. エンネパー曲面

matplotlib mplot3dで自己交差性を持つ曲面であるエンネパー曲面を3Dグラフ上に表示する方法について説明する。