matplotlib カラーテーブルの解読: 色の背後にあるストーリーを明らかにする

matplotlib カラー テーブルの詳細な説明: 色の背後にある秘密を明らかにする

はじめに:
Python で最も一般的に使用されるデータ視覚化ツールの 1 つとして、matplotlib には次の機能があります。強力な描画機能と豊富なカラーテーブル機能を備えています。この記事では、matplotlib のカラー テーブルを紹介し、色の背後にある秘密を探ります。 matplotlib で一般的に使用されるカラー テーブルを詳しく調べ、具体的なコード例を示します。

1. Matplotlib のカラー テーブル

1. 色の表現方法
   matplotlib では、さまざまな方法で色を表現できます。一般的な方法は、RGB 値を使用して色を表現することです。つまり、赤 (R)、緑 (G)、青 (B) の 3 つのチャネルの値を使用して色の深さを表現します。たとえば、純粋な赤は (1, 0, 0) で表すことができます。もう 1 つの一般的な方法は、16 進数値を使用して色を表すことです。たとえば、純粋な赤は「#FF0000」で表すことができます。
2. カラー マッピング
   カラー マッピングは、数値を色にマッピングするプロセスです。 matplotlib では、さまざまなカラー マップを使用してデータの変化を表現できます。一般的なカラー マッピングには、単色マッピングとマルチカラー マッピングが含まれます。

2.1 モノクロ マッピング
モノクロ マッピングは、データを単一の色にマッピングします。その中で、最も一般的に使用されるのはグレースケール マッピングです。 matplotlib では、「グレー」または「グレー」を使用してグレースケール マッピングを表すことができます。もう 1 つの一般的なモノクロ マッピングは、ヒート マップ マッピングです。 matplotlib では、「ホット」を使用してヒート マップ マッピングを表すことができます。

以下は、モノクロ マッピングを使用したコード例です:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

plt.plot(x, y, color="gray")
plt.plot(x, y+1, color="hot")

plt.show()

上記のコードでは、2 つの異なるカラー マッピングを使用しています。1 つはグレースケール マッピング「gray」で、もう 1 つはグレースケール マッピングです。ヒートマップマッピング「ホット」。

2.2 マルチカラー マッピング
マルチカラー マッピングは、データを一連の色にマッピングすることです。 matplotlib では、さまざまなカラー テーブルを使用してマルチカラー マッピングを実装できます。 matplotlib は、「viridis」、「autumn」、「cool」などの豊富な組み込みカラー テーブル セットを提供します。

次は、マルチカラー マッピングを使用したコード例です:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

plt.plot(x, y, color="viridis")
plt.plot(x, y+1, color="autumn")

plt.show()

上記のコードでは、2 つの異なるカラー テーブルを使用します。1 つは「viridis」、もう 1 つは「autumn」です。

2. カスタマイズされたカラー テーブル
組み込みのカラー テーブルの使用に加えて、カラー テーブルをカスタマイズすることもできます。 matplotlib では、「ListedColormap」を使用してカラー マップをカスタマイズできます。以下はカスタム カラー テーブルの例です。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.colors import ListedColormap

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

colors = ["#FF0000", "#00FF00", "#0000FF"]
cmap = ListedColormap(colors)

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

plt.colorbar()
plt.show()

上記のコードでは、3 つの色を使用してカラー テーブルをカスタマイズし、データ x をこれらの 3 つの色にマッピングします。 plt.colorbar() 関数を使用して、カラー テーブルを表示します。

結論:
この記事では、matplotlib のカラー テーブルを詳しく紹介し、色の背後にある秘密を明らかにしました。私たちは色がどのように表現されるのかを学び、カラーマッピングの概念について話し合いました。また、さまざまなカラーマップの使用方法を示す具体的なコード例も示します。この記事が、読者が matplotlib のカラー テーブルをよりよく理解し、使用するのに役立つことを願っています。

以上がmatplotlib カラーテーブルの解読: 色の背後にあるストーリーを明らかにするの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。