matplotlib カラー マッピングを探索する: 豪華な描画を作成する

matplotlib カラー テーブルを理解する: カラフルな描画作品を作成する

はじめに:
データ視覚化の分野では、matplotlib は非常に強力で広く使用されている Python ライブラリです。 。豊富な描画機能を備えていますが、特に印象的な機能の 1 つは、さまざまなカラー テーブルを使用してカラフルな描画を作成できることです。この記事では、matplotlib カラー テーブルの使用方法を詳しく説明し、具体的なコード例を示します。

1. カラー テーブルの概念:
カラー テーブルは、データ値を色にマッピングする方法です。これは色のシーケンスであり、各色はデータ値の範囲に対応します。カラー テーブルを使用してデータ値を連続的な色のグラデーションとして視覚化し、データの変化や傾向を観察しやすくします。

2. matplotlib のカラー テーブル:
matplotlib ライブラリには多くのカラー テーブルが組み込まれており、plt.cm モジュールを呼び出すことで使用できます。以下に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. 'viridis': このカラー テーブルは紫から始まり、青、緑、黄色のグラデーションであり、グラデーションの連続データを表すために使用されます。
2. 'jet': これは、青から始まり、紫、赤、黄色を含む非常に一般的なカラー テーブルで、グラデーションを使用して連続データを表すために使用されます。
3. 'cool': このカラー テーブルは緑で始まり、寒色を表すために使用される青とシアンが含まれます。
4. 'hot': このカラー テーブルは黒から始まり、赤から黄色まで続き、熱を表すために使用されます。
5. 'rainbow': このカラー テーブルは赤から始まり、紫、シアンから緑へのグラデーションであり、グラデーションの連続データを表すために使用されます。

上記は matplotlib のカラー テーブルのほんの一部です。さらに多くのカラー テーブルについては、matplotlib の公式ドキュメントを参照してください。次に、いくつかの具体的なコード例を使用して、これらのカラーマップの使用方法を示します。

3. matplotlib カラー テーブルを使用したコード例:
以下は、matplotlib でカラー テーブルを使用してカラフルな散布図を描画する方法を示す簡単な例です:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成随机数据
x = np.random.randn(1000)
y = np.random.randn(1000)
c = np.random.randn(1000)

# 绘制散点图
plt.scatter(x, y, c=c, cmap='jet')

# 添加颜色条
plt.colorbar()

# 设置标题和坐标轴标签
plt.title("Scatter Plot with Color Map")
plt.xlabel("X")
plt.ylabel("Y")

# 显示图形
plt.show()

上記ではコード、x と y は生成したランダム データ、c は散布図の各点の色を決定するために使用されるデータです。 cmap='jet'このパラメータは、カラー テーブル 'jet' を使用する必要があることを示します。 scatter 関数は散布図を描画するために使用され、colorbar 関数はカラー バーを追加するために使用されます。

散布図に加えて、カラー テーブルを使用して、曲線グラフ、ヒストグラムなどの他のタイプのグラフィックを描画することもできます。以下は、カラー テーブルを使用して曲線を描画するためのサンプル コードです。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成随机数据
x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

# 绘制曲线图
plt.plot(x, y1, color='c', label='sin(x)')
plt.plot(x, y2, color='m', label='cos(x)')

# 添加颜色图例
plt.legend()

# 设置标题和坐标轴标签
plt.title("Line Chart with Color Map")
plt.xlabel("X")
plt.ylabel("Y")

# 显示图形
plt.show()

上記のコードでは、カラー テーブルの 2 つの色 'c' と 'm' を曲線の色として使用します。カラーテーブルを使用する代わりに、color パラメータを使用して色を直接指定します。 legend 関数は凡例を追加するために使用されます。

結論:
matplotlib のカラー テーブルを理解することで、さまざまなカラー テーブルを使用してカラフルな描画を作成できます。この記事では、一般的に使用されるカラー テーブルをいくつか紹介し、具体的なコード例を示します。この記事が、データ視覚化でカラー テーブルを使用する際のヒントになれば幸いです。

以上がmatplotlib カラー マッピングを探索する: 豪華な描画を作成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。