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データサイエンス Matplotlib | Pythonで綺麗な2次元散布図の実装方法（3. 基礎編）
2次元の散布図上の点の密度をカラーで表示する「密度カラー散布図」の実装方法をご紹介します。まずは基礎編として、前回紹介した8つの描画方法を関数として実装します。
データサイエンス Matplotlib | Pythonで綺麗な2次元散布図を描く方法（2. 理論編）
2次元の散布図上の点の密度をカラーで表示する方法8つをまとめてご紹介！密度カラー散布図の描き方は、密度計算の方法やスムージング、個々の点への密度の割当方法で8つに分類することができます。今回はこれらを網羅的にご紹介します。
データサイエンス Matplotlib | Pythonで綺麗な2次元散布図を描く方法（1. 概要編）
Pythonで綺麗な散布図を描く方法をご紹介します！2次元の散布図を描くとき、点の数が多いと密集した場所が潰れて見えないことがあります。散布図上の点の密度をカラーや等高線で表示することで、綺麗な散布図を描くことができます。
データサイエンス 統計学&pythonレシピ | 任意の確率分布からのサンプリング4(NumPy棄却サンプリング編)
本シリーズでは、任意の確率分布からランダムサンプルを得る方法をご紹介します！シリーズ第4回の今回は、棄却サンプリングをNumPyで高速実装する方法をご紹介します！第2回で紹介した方法の1/100程度の計算時間に短縮できる実践で役に立つ実装方法です！お試しください！
データサイエンス 統計学&pythonレシピ | 任意の確率分布からのサンプリング3(MHサンプリング導入編)
本シリーズでは、任意の確率分布からランダムサンプルを得る方法をご紹介します！シリーズ第3回の今回は、Metropolis-Hastingsサンプリング(MHサンプリング)という手法で任意の確率分布からサンプリングを行う方法をご紹介します！MHサンプリングは目標分布や提案分布に課される条件が緩く、便利なサンプリング手法です！
データサイエンス 統計学&pythonレシピ | 任意の確率分布からのサンプリング2(棄却サンプリング導入編)
本シリーズでは、任意の確率分布からランダムサンプルを得る方法をご紹介します！シリーズ第2回の今回は、棄却サンプリングという手法で任意の確率分布からサンプリングを行う方法をご紹介します！棄却サンプリングは実装が簡単で、仕組みも直感的に理解できるため実用性が高い方法です！