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Jupyter Notebook では、Pillow の PIL Image 形式の画像は自動でインライン表示されますが、OpenCV で扱う NumPy 形式の画像は、配列の値がそのまま表示され、画像として表示されません。本記事では、Jupyter Notebook 上で NumPy 形式の画像をインラインで表示する方法について紹介します。

OpenCV で読み込んだ画像を格子状に分割して複数枚の画像にする、また同じサイズの複数枚の画像を格子状に並べて 1 枚の画像にする方法について解説します。

Python から WordPress ブログにコンテンツを投稿したり、画像をアップロードするといった各種操作を行う方法について解説します。 これらの操作は WordPress が提供している XML-RPC API を介して行います。XML-RPC による通信は、標準ライブラリの xmlrpc.client でもできますが、今回は WordPress への XML-RPC による通信をライブラリ化した python-wordpress-xmlrpc を使って行います。

データを視覚的に理解するために、適切なカラーマップを使用することが重要です。 本記事では matplotlib のカラーマップクラス colors.ListedColormap 及び colors.LinearSegmentedColormap の仕様を理解し、自作のカラーマップを作る方法を解説します。

tqdm はプログレスバーを表示する Python ライブラリです。 プログレスバーを表示することで、長時間かかるタスクの進捗状況がどの程度完了したのかを視覚的に確認できます。

本記事では、matplotlib で折れ線を表す lines.Line2D オブジェクトのプロパティについて、解説します。 axes.Axes.plot() などの関数の引数に指定することで、線の色や太さなどを設定できます。

Python の数値計算ライブラリ NumPy を使って、フラクタルであるマンデルブロ集合 (Mandelbrot set) を作成し、画像で可視化する方法を解説します。

matplotlib の stem plot で離散データ列を可視化する方法を解説します。

Windows 及び Ubuntu でグラフ描画ライブラリ Graphviz をインストールする方法について解説します。 Python には、pydot、pygraphviz など Graphviz を Python から利用できるようにしたラッパーライブラリがいくつかありますが、それらを利用するためには、Graphviz 本体がインストールされている必要があります。

NumPy の雛形から配列を作成する関数を紹介します。

NumPy の指定した行列から上三角行列、下三角行列、対角行列を作成する及び対角成分を取得する関数を解説します。

テキストファイルからデータを読み込む numpy.load() 及び配列をテキストファイルに保存する numpy.save() の使い方を解説します。