matplotlib カラー テーブルの詳細な分析: カラフルな描画ツール

matplotlib は、豊富な描画ツールとさまざまな描画オプションを提供するデータ視覚化用の Python ライブラリで、ユーザーが高品質のグラフィックを作成できるようにします。重要な機能の 1 つは、カラー テーブルの使用です。この記事では、matplotlib カラー テーブルを詳細に紹介し、具体的なコード例を通じてさまざまなカラー テーブルの使用方法を示します。

カラーテーブルは、データ値と色の関係を表すために使用される方法です。データの視覚化では、データの特性や変化をより直観的に表示するために、データ値を対応する色に変換する必要があることがよくあります。 matplotlib は、ユーザーが選択できるさまざまなカラー テーブルを提供します。各カラー テーブルには、異なるカラー マッチング ルールとカラー分散方法があります。ここでは、一般的に使用されるカラー テーブルをいくつか示します。

1. ジェット カラー テーブル:
   ジェット カラー テーブルは、matplotlib で最も一般的に使用されるカラー テーブルの 1 つで、青、緑、黄、赤のグラデーション カラーに基づいており、使用されます。データを表すための値の低値から高値への変化。ジェット カラー テーブルを使用すると、これは次のコード例で実現できます。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建一个数据数组
data = np.random.rand(10, 10)

# 使用jet颜色表绘制热力图
plt.imshow(data, cmap='jet')
plt.colorbar()
plt.show()

上記のコードでは、まず np.random.rand 関数を使用して、 10x10 のランダムなデータ配列を使用し、imshow 関数を使用してデータをヒート マップに描画します。cmap='jet' は、ジェット カラー テーブルを使用することを意味します。

2. viridis カラー テーブル:
   viridis カラー テーブルは、バージョン 2.0 以降 matplotlib によって導入されたカラー テーブルです。青、緑、黄色に基づいており、データ値の順序を表すために使用されます。 . 低から高に変化します。 viridis カラー テーブルを使用すると、これは次のコード例で実現できます。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建一个数据数组
data = np.random.rand(10, 10)

# 使用viridis颜色表绘制热力图
plt.imshow(data, cmap='viridis')
plt.colorbar()
plt.show()

上記のコードは、cmap パラメーターが次のように設定されている点を除いて、前の例と似ています。 「ビリディス」。

3. カラー テーブルのその他のパラメーター:
   上記の 2 つの一般的に使用されるカラー テーブルに加えて、matplotlib はユーザーが選択できる他の多くのカラー テーブルも提供します。 imshow 関数を使用する場合、cmap パラメーターを通じて使用するカラー テーブルを指定できます。一般的なカラー テーブルには、「ホット」、「クール」、「スプリング」などが含まれます。さらに、imshow 関数は、vmin および vmax パラメーターを使用してデータ値の範囲を指定し、データの勾配度と変動範囲を調整することもできます。カラーテーブル。

要約:
データ視覚化では、データの特性と変化を正確に表示するためにカラー テーブルの選択が非常に重要です。この記事では、matplotlib で一般的に使用される 2 つのカラー テーブル、jet と viridis を紹介し、特定のコード例を通じてその使用法を示します。さらに、matplotlib は、ユーザーが選択できる豊富なカラー テーブルも提供します。cmap、vmin、vmax## などのパラメーターを使用して、色をさらに調整およびカスタマイズできます。 #. テーブルの表示効果。読者は実際のニーズに応じて適切なカラーテーブルを選択し、それをデータ視覚化プロセスに柔軟に適用してカラフルな図面を作成できます。

以上がmatplotlib カラー テーブルの詳細な分析: カラフルな描画ツールの詳細内容です。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。