Excelグラフのカラーパレットを定義したもの。ページレイアウト-配色から選択することができる。 下記のxmlファイルを次の場所に置くことで選択できるようになる。
C:\Users\ [user名] \AppData\Roaming\Microsoft\Templates\Document Themes\Theme Colors
| # -*- coding: utf-8 -*- | |
| import numpy as np | |
| from matplotlib import pyplot as plt | |
| def sine2d(x_size, y_size, a0, a, n_x, n_y, theta_x, theta_y): | |
| [x, y] = np.meshgrid(np.arange(0, x_size), np.arange(0, y_size)) | |
| f = a0 + np.sin( (2 * np.pi / n_x) * (x - theta_x) + (2 * np.pi / n_y) * (y - theta_y)) | |
| return f |
| from skimage import data, segmentation, color | |
| from skimage.future import graph | |
| from matplotlib import pyplot as plt | |
| ''' | |
| http://scikit-image.org/docs/dev/auto_examples/segmentation/plot_ncut.html#sphx-glr-auto-examples-segmentation-plot-ncut-py | |
| ''' | |
| def normalizedCut(inputImage, c=30, n_seg=400): |
| % http://home.hiroshima-u.ac.jp/ete131/index.cgi?page=Matlab_Excel_Regression | |
| % 被説明変数ベクトルの作成 | |
| y = [1 3 4 2 1 0 4]'; | |
| % 標本数の取得 | |
| T = size(y, 1); | |
| % 説明変数行列の作成 | |
| iota = ones(T, 1); |
| load mtlb | |
| %R = normrnd(10, 2, 1000, 1); | |
| subplot(1, 2, 1); | |
| % 正規分布パラメータを推定 | |
| [mu, sigma] = normfit(mtlb); | |
| [F, X] = hist(mtlb, 50); | |
| %F = F / trapz(X, F); |