はじめに
Matplotlib は、データ可視化に使用される Python ライブラリです。この実験では、Matplotlib のプロットにカラーバーを追加する方法を学びます。カラーバーは、カラーマップが表す値の範囲を示すのに役立ちます。
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ノートブックタブに切り替え、Jupyter Notebook を使って練習しましょう。
時々、Jupyter Notebook が読み込み終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、操作の検証は自動化できません。
学習中に問題に遭遇した場合は、Labby にお問い合わせください。セッション後にフィードバックを提供してください。すぐに問題を解決いたします。
必要なライブラリをインポートする
必要なライブラリをインポートして始めましょう。Matplotlib のpyplotモジュールを使用します。このモジュールは、プロットを作成するためのインターフェイスを提供します。
import matplotlib.pyplot as plt
プロットを作成する
次に、Matplotlib のimshow関数を使ってプロットを作成します。この関数は、プロット上に画像を表示します。また、2 つのサブプロット付きのグラフを作成します。
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2)
fig.subplots_adjust(wspace=0.5)
im1 = ax1.imshow([[1, 2], [3, 4]])
im2 = ax2.imshow([[1, 2], [3, 4]])
プロットにカラーバーを追加する
次に、Matplotlib のmake_axes_locatable関数を使って、各サブプロットにカラーバーを追加します。この関数は既存の軸を受け取り、新しいAxesDividerに追加してAxesDividerを返します。その後、AxesDividerのappend_axesメソッドを使って、元の軸の特定の側（「上」、「右」、「下」、または「左」）に新しい軸を作成できます。
ax1_divider = make_axes_locatable(ax1)
cax1 = ax1_divider.append_axes("right", size="7%", pad="2%")
cb1 = fig.colorbar(im1, cax=cax1)
ax2_divider = make_axes_locatable(ax2)
cax2 = ax2_divider.append_axes("top", size="7%", pad="2%")
cb2 = fig.colorbar(im2, cax=cax2, orientation="horizontal")
cax2.xaxis.set_ticks_position("top")
プロットを表示する
最後に、Matplotlib のshow関数を使ってプロットを表示します。
plt.show()
まとめ
この実験では、Matplotlib を使ってプロットにカラーバーを追加する方法を学びました。make_axes_locatable関数を使ってプロットに追加の軸を追加し、colorbar関数を使ってカラーバーを作成しました。また、カラーバーの向きや位置を変更する方法も学びました。