Matplotlib カラーバーチュートリアル | データ可視化

はじめに

このチュートリアルでは、視覚化にカラーバーを作成するために matplotlib ライブラリをどのように使用するか学びます。カラーバーは、プロットされているデータに対応する色スケールを提供することで、視覚化の解釈を支援する便利なツールです。正のデータ値と負のデータ値の両方を持つ視覚化に対して matplotlib を使用してカラーバーを作成します。

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 ノートブック タブに切り替えて、Jupyter Notebook を使用して練習します。

場合によっては、Jupyter Notebook が読み込み終了するまで数秒待つ必要があります。Jupyter Notebook の制限により、操作の検証を自動化することはできません。

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す。numpy と matplotlib.pyplot です。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

データを生成する

numpy の mgrid 関数を使って、プロットするサンプルデータを生成します。

## setup some generic data
N = 37
x, y = np.mgrid[:N, :N]
Z = (np.cos(x*0.2) + np.sin(y*0.3))

正のデータのプロットとカラーバーを作成する

正のデータのプロットを作成し、colorbar 関数を使ってプロットにカラーバーを追加します。

## plot just the positive data and save the
## color "mappable" object returned by ax1.imshow
pos = plt.imshow(Zpos, cmap='Blues', interpolation='none')

## add the colorbar using the figure's method,
## telling which mappable we're talking about and
## which axes object it should be near
plt.colorbar(pos)

負のデータのプロットとカラーバーを作成する

負のデータのプロットを作成し、colorbar 関数を使ってプロットにカラーバーを追加します。今回は、カラーバーの位置と、アンカーと縮小パラメータを指定します。

## repeat everything above for the negative data
## you can specify location, anchor and shrink the colorbar
neg = plt.imshow(Zneg, cmap='Reds_r', interpolation='none')
plt.colorbar(neg, location='right', anchor=(0, 0.3), shrink=0.7)

正と負のデータを含むプロットを作成する

正と負のデータの両方を含むプロットを作成し、colorbar 関数を使ってプロットにカラーバーを追加します。今回は、vmin と vmax パラメータを使ってカラーバーの最小値と最大値を指定します。

## Plot both positive and negative values between +/- 1.2
pos_neg_clipped = plt.imshow(Z, cmap='RdBu', vmin=-1.2, vmax=1.2,
                             interpolation='none')

## Add minorticks on the colorbar to make it easy to read the
## values off the colorbar.
cbar = plt.colorbar(pos_neg_clipped, extend='both')
cbar.minorticks_on()

まとめ

このチュートリアルでは、可視化用のカラーバーを作成するために matplotlib ライブラリをどのように使用するかを学びました。正と負の両方のデータ値を持つ可視化に対するカラーバーの作成方法についても説明しました。これらのツールを使えば、より情報が充実した有用な可視化を作成することができます。

Matplotlib を使ったカラーバーの作成