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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。

公式の Python インタプリタとエディタ Visual Studio Code を使用し、Windows 上に Python の開発環境を作成する方法について紹介します。

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。

matplotlib のイベントを線で可視化する eventplot() の使い方について紹介します。

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。

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。

NumPy の雛形から配列を作成する関数を紹介します。

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。

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。

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。

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。

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。