Matplotlib에서 사용자 정의 컬러맵과 색상 스케일을 만드는 방법은 무엇입니까?

Matplotlib에서 사용자 정의 색상맵 및 색상 스케일 생성

문제:

사용자 정의 디자인 빨간색에서 보라색, 파란색으로 부드럽게 전환되는 색상맵은 -2와 2 사이의 값에 매핑됩니다. 색상맵을 활용하여 플롯의 색상 점을 지정하고 관련 색상 스케일을 표시합니다.

구현:

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

# Generate random data
x, y, c = zip(*np.random.rand(30, 3) * 4 - 2)

# Create a custom colormap
colors = ["red", "violet", "blue"]
norm = plt.Normalize(-2, 2)
cmap = matplotlib.colors.LinearSegmentedColormap.from_list("", colors)

# Plot using custom colormap
plt.scatter(x, y, c=c, cmap=cmap, norm=norm)

# Add color scale
plt.colorbar()
plt.show()

설명:

• LinearSegmentedColormap: 불연속 색상을 생성하는 ListedColormap 대신 LinearSegmentedColormap을 사용하여 연속 그라데이션을 만듭니다.
• 정규화: Normalize 함수는 데이터 값을 0과 1 사이의 범위로 매핑합니다. 색상이 적절하게 분포되어 있는지 확인하세요.
• RGBA 사양: 색상은 원하는 색상 이름의 문자열로 지정됩니다.
• 분산형 차트: 데이터 포인트는 사용자 정의 색상맵을 사용하여 구성되며 각 포인트에는 해당 데이터 값을 기반으로 색상이 할당됩니다.
• 색상 스케일: colorbar는 색상을 표시합니다. 그라데이션과 매핑된 값을 사용하여 사용자가 색상 값 관계를 시각화할 수 있습니다.

추가 고려 사항:

• 여러 값: 3개 이상의 값을 색상에 매핑하는 컬러맵을 만들려면 from_list 메서드에서 정규화된 값과 색상의 추가 튜플을 지정하세요.
• Colorbar Ticks: 표시된 값을 사용자 정의하려면 set_ticks 메소드를 사용하여 컬러바 틱을 조정하세요.

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