nekobean– Author –
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Pillow – 画像を切り抜く方法
概要 Image.crop 切り抜く範囲の指定方法 Image.crop(box=None) 引数 名前 型 デフォルト値 box tuple of 4-ints None 切り抜く範囲を (左上の $x$ 座標, 左上の $y$ 座標, 右下の $x$ 座標, 右下の $y$ 座標) というタプルで指定する。 返り値 名前 説明 ... -
Pillow – 画像のヒストグラムを作成する方法
Pillow (PIL) で画像のヒストグラムを作成する方法について解説します。 -
matplotlib – OpenCV の画像を matplotlib で表示する方法
OpenCV の cv2.imread() で読み込んだ ndarray 形式の画像を matplotlib の Axes.imshow() で表示する際の注意点について解説します。 -
pandas – filter で条件で行を抽出する方法
説明をかく -
pandas – 日時や期間の情報を取得する dt accessor の使い方
pandas で日時や期間の情報を取得できる dt accessor の使い方を整理しました。 -
OpenCV – float 型の配列を画像化する方法
float 型の配列を OpenCV で扱える画像の形式に変換する方法について紹介します。 -
機械学習 – 特徴量のスケーリングについて
scikit-learn を使った特徴量のスケーリング方法について解説します。 -
機械学習 – 精度、適合率、再現率、F値について
精度 (Accuracy)、適合率 (Precision)、再現率 (Recall)、F値 (F-Measure) について解説します。 -
機械学習 – 混同行列、真陽性、真陰性、偽陽性、偽陰性について
クラス分類モデルを評価するときに使用する混同行列、真陽性 (TP)、真陰性 (TN)、偽陽性 (FP)、偽陰性 (FN) について解説します。 -
回帰モデルの評価指標まとめ – MSE、MSLE、MAE、決定係数など
回帰モデルを評価するときに使用する評価指標をまとめました。 -
numpy – sum、prod、cumsum、cumprod の使い方
NumPy の総和、総乗、累積和、累積積を計算する関数について解説します。 -
JupyterLab – 拡張でインストールできるテーマ一覧 まとめ
JupyterLab はデフォルトで「JupyterLab Light」と「JupyterLab Dark」の2種類のテーマが利用できますが、Extension Manager よりテーマをインストールすることで、その他のテーマを使用することもできます。 本記事では、拡張としてインストールできるテーマ一覧を画像付きでまとめました。
