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Matplotlib を使った pcolormesh による 2 次元画像プロット

Beginner

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はじめに

このチュートリアルでは、Matplotlib ライブラリのpcolormesh関数を使って 2 次元画像スタイルのプロットを生成する方法を学びます。pcolormeshの基本的な使い方、非直線状の pcolormesh、中心座標、および規範を使ったレベルの作成について説明します。

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ノートブックタブに切り替えて、Jupyter Notebook を使って練習しましょう。

時々、Jupyter Notebook が読み込み終わ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することはできません。

学習中に問題がある場合は、Labby にお尋ねください。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。

基本的な pcolormesh

通常、四角形の辺と四角形の値を定義することで pcolormesh を指定します。ここでは、それぞれの次元において、xとyは Z よりも 1 要素多いことに注意してください。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

np.random.seed(19680801)
Z = np.random.rand(6, 10)
x = np.arange(-0.5, 10, 1)  ## len = 11
y = np.arange(4.5, 11, 1)  ## len = 7

fig, ax = plt.subplots()
ax.pcolormesh(x, y, Z)

非直線状の pcolormesh

XとYに行列を指定して、非直線状の四角形を作成することもできます。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

np.random.seed(19680801)
Z = np.random.rand(6, 10)
x = np.arange(-0.5, 10, 1)  ## len = 11
y = np.arange(4.5, 11, 1)  ## len = 7
X, Y = np.meshgrid(x, y)
X = X + 0.2 * Y  ## 座標を傾けます。
Y = Y + 0.3 * X

fig, ax = plt.subplots()
ax.pcolormesh(X, Y, Z)

中心座標

ユーザーは、.axes.Axes.pcolormeshに対して、XとYをZと同じサイズで渡したい場合が多いです。shading='auto'を渡す場合（:rc:pcolor.shadingによる既定の設定）もこれは許可されます。Matplotlib 3.3 以前では、shading='flat'ではZの最後の列と行が削除されましたが、現在はエラーが発生します。これが本当に必要な場合、簡単にZの最後の行と列を手動で削除してください：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

np.random.seed(19680801)
Z = np.random.rand(6, 10)
x = np.arange(10)  ## len = 10
y = np.arange(6)  ## len = 6
X, Y = np.meshgrid(x, y)

fig, axs = plt.subplots(2, 1, sharex=True, sharey=True)
axs[0].pcolormesh(X, Y, Z, vmin=np.min(Z), vmax=np.max(Z), shading='auto')
axs[0].set_title("shading='auto' = 'nearest'")
axs[1].pcolormesh(X, Y, Z[:-1, :-1], vmin=np.min(Z), vmax=np.max(Z),
                  shading='flat')
axs[1].set_title("shading='flat'")

規範を使ったレベルの作成

.axes.Axes.pcolor、.axes.Axes.pcolormesh、.axes.Axes.imshowタイプのプロットにおいて、Normalization と Colormap インスタンスを組み合わせて「レベル」を描画する方法を示します。これは、contour/contourf のレベルキーワード引数と同じように行います。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

from matplotlib.colors import BoundaryNorm
from matplotlib.ticker import MaxNLocator

## 解像度を上げるためにこれらを小さくします
dx, dy = 0.05, 0.05

## x と y の境界のための 2 つの 2 次元グリッドを生成します
y, x = np.mgrid[slice(1, 5 + dy, dy),
                slice(1, 5 + dx, dx)]

z = np.sin(x)**10 + np.cos(10 + y*x) * np.cos(x)

## x と y は境界なので、z はそれらの境界の「内側」の値でなければなりません。
## したがって、z 配列から最後の値を削除します。
z = z[:-1, :-1]
levels = MaxNLocator(nbins=15).tick_values(z.min(), z.max())


## 望ましいカラーマップ、適切なレベルを選び、データ値を受け取り、それらをレベルに変換する
## 正規化インスタンスを定義します。
cmap = plt.colormaps['PiYG']
norm = BoundaryNorm(levels, ncolors=cmap.N, clip=True)

fig, (ax0, ax1) = plt.subplots(nrows=2)

im = ax0.pcolormesh(x, y, z, cmap=cmap, norm=norm)
fig.colorbar(im, ax=ax0)
ax0.set_title('pcolormesh with levels')


## コントアは「点」ベースのプロットなので、境界を点の中心に変換します
cf = ax1.contourf(x[:-1, :-1] + dx/2.,
                  y[:-1, :-1] + dy/2., z, levels=levels,
                  cmap=cmap)
fig.colorbar(cf, ax=ax1)
ax1.set_title('contourf with levels')

## サブプロット間の間隔を調整して、`ax1` のタイトルと `ax0` の目盛りラベルが
## 重ならないようにします
fig.tight_layout()

plt.show()

まとめ

このチュートリアルでは、Matplotlib ライブラリのpcolormesh関数の使い方を学びました。pcolormeshの基本的な使い方、非直線状の pcolormesh、中心座標、および規範を使ったレベルの作成について説明しました。これらの技術は、Matplotlib でさまざまな種類の 2 次元画像スタイルのプロットを生成するために使用できます。