Matplotlib カラーマップの正規化: 非線形データの視覚化

導入

データの視覚化では、カラーマップを使用して数値データを色で表現します。ただし、データの分布が非線形になる場合があり、データの詳細を識別することが困難になる場合があります。このような場合、カラーマップ正規化を使用して非線形な方法でカラーマップをデータにマッピングし、データをより正確に視覚化することができます。 Matplotlib は、カラーマップの正規化に使用できる SymLogNorm や AsinhNorm などのいくつかの正規化メソッドを提供します。このラボでは、SymLogNorm と AsinhNorm を使用してカラーマップを非線形データにマッピングする方法を説明します。

VM のヒント

VM の起動が完了したら、左上隅をクリックしてNotebookタブに切り替え、練習用に Jupyter Notebook にアクセスします。

場合によっては、Jupyter Notebook の読み込みが完了するまで数秒待つ必要がある場合があります。 Jupyter Notebook の制限により、操作の検証を自動化できません。

学習中に問題が発生した場合は、お気軽に Labby に質問してください。セッション後にフィードバックを提供していただければ、問題を迅速に解決いたします。

必要なライブラリをインポートする

このステップでは、Matplotlib、NumPy、Matplotlib color などの必要なライブラリをインポートします。

リーリー

合成データの作成

このステップでは、負のハンプと正のハンプの 2 つのハンプで構成される合成データセットを作成します。正のハンプの振幅は負のハンプの 8 倍です。次に、SymLogNorm を適用してデータを視覚化します。

リーリー

SymLogNorm を適用する

このステップでは、合成データに SymLogNorm を適用し、結果を視覚化します。

リーリー

AsinhNorm を適用する

このステップでは、合成データに AsinhNorm を適用し、結果を視覚化します。

リーリー

まとめ

このラボでは、SymLogNorm と AsinhNorm を使用してカラーマップを非線形データにマッピングする方法を学びました。これらの正規化手法を適用することで、データをより正確に視覚化し、データの詳細をより簡単に識別できるようになります。

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