Matplotlib でカスタム カラーマップを作成し、カラー スケールを表示する方法

Matplotlib と Color Scale Plot を使用したカスタム カラーマップ

概要

カスタム カラーマップを使用すると、データをパーソナライズして視覚化できます。この記事では、赤から紫、青にスムーズに移行し、-2 から 2 までの値にマッピングされる独自のカラーマップの作成に関するユーザーの質問に答えます。目的は、プロット内のデータ ポイントに色を付け、付随するカラー スケールを表示することです。

カラーマップの作成

連続的なカラー スケールを作成するには、離散的な ListedColormap の代わりに LinearSegmentedColormap が使用されます。色のリストを from_list メソッドに渡して、このカスタム カラーマップを生成できます。

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.colors

colors = ["red", "violet", "blue"]
cmap = matplotlib.colors.LinearSegmentedColormap.from_list("", colors)

色の値へのマッピング

色をデータ値にマッピングするには、正規化関数が必要です。 Normalize 関数は、値をカラーマップに適した範囲に変換します。

norm = plt.Normalize(-2, 2)

カスタム カラーマップを使用したプロット

カスタム カラーマップを使用してプロット内の点に色を付けるには:

plt.scatter(x, y, c=c, cmap=cmap, norm=norm)

カラー スケールの視覚化

プロットに隣接してカラー スケールを表示するには:

plt.colorbar()

任意のデータへの一般化

このメソッドは、任意のデータ セットをマップするように一般化できます。値から色へ:

cvals = [-2., -1, 2]
colors = ["red", "violet", "blue"]

tuples = list(zip(map(norm, cvals), colors))
cmap = matplotlib.colors.LinearSegmentedColormap.from_list("", tuples)

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