Matplotlib カラーマップの正規化: 非線形データの視覚化
導入
データの視覚化では、カラーマップを使用して数値データを色で表現します。ただし、データの分布が非線形になる場合があり、データの詳細を識別することが困難になる場合があります。このような場合、カラーマップ正規化を使用して非線形な方法でカラーマップをデータにマッピングし、データをより正確に視覚化することができます。 Matplotlib は、カラーマップの正規化に使用できる SymLogNorm や AsinhNorm などのいくつかの正規化メソッドを提供します。このラボでは、SymLogNorm と AsinhNorm を使用してカラーマップを非線形データにマッピングする方法を説明します。
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、練習用に Jupyter Notebook にアクセスします。
場合によっては、Jupyter Notebook の読み込みが完了す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できません。
学習中に問題が発生した場合は、お気軽に Labby に質問してください。セッション後にフィードバックを提供していただければ、問題を速やかに解決いたします。
必要なライブラリをインポートする
このステップでは、Matplotlib、NumPy、Matplotlib カラーなどの必要なライブラリをインポートします。
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import matplotlib.colors as colors
合成データの作成
このステップでは、負のハンプと正のハンプの 2 つのハンプで構成される合成データセットを作成します。正のハンプの振幅は負のハンプの 8 倍です。次に、SymLogNorm を適用してデータを視覚化します。
def rbf(x, y): return 1.0 / (1 + 5 * ((x ** 2) + (y ** 2))) N = 200 gain = 8 X, Y = np.mgrid[-3:3:complex(0, N), -2:2:complex(0, N)] Z1 = rbf(X + 0.5, Y + 0.5) Z2 = rbf(X - 0.5, Y - 0.5) Z = gain * Z1 - Z2 shadeopts = {'cmap': 'PRGn', 'shading': 'gouraud'} colormap = 'PRGn' lnrwidth = 0.5
SymLogNorm を適用する
このステップでは、合成データに SymLogNorm を適用し、結果を視覚化します。
fig, ax = plt.subplots(2, 1, sharex=True, sharey=True) pcm = ax[0].pcolormesh(X, Y, Z, norm=colors.SymLogNorm(linthresh=lnrwidth, linscale=1, vmin=-gain, vmax=gain, base=10), **shadeopts) fig.colorbar(pcm, ax=ax[0], extend='both') ax[0].text(-2.5, 1.5, 'symlog') pcm = ax[1].pcolormesh(X, Y, Z, vmin=-gain, vmax=gain, **shadeopts) fig.colorbar(pcm, ax=ax[1], extend='both') ax[1].text(-2.5, 1.5, 'linear') plt.show()
AsinhNorm を適用する
このステップでは、合成データに AsinhNorm を適用し、結果を視覚化します。
fig, ax = plt.subplots(2, 1, sharex=True, sharey=True) pcm = ax[0].pcolormesh(X, Y, Z, norm=colors.SymLogNorm(linthresh=lnrwidth, linscale=1, vmin=-gain, vmax=gain, base=10), **shadeopts) fig.colorbar(pcm, ax=ax[0], extend='both') ax[0].text(-2.5, 1.5, 'symlog') pcm = ax[1].pcolormesh(X, Y, Z, norm=colors.AsinhNorm(linear_width=lnrwidth, vmin=-gain, vmax=gain), **shadeopts) fig.colorbar(pcm, ax=ax[1], extend='both') ax[1].text(-2.5, 1.5, 'asinh') plt.show()
まとめ
このラボでは、SymLogNorm と AsinhNorm を使用してカラーマップを非線形データにマッピングする方法を学びました。これらの正規化手法を適用することで、データをより正確に視覚化し、データの詳細をより簡単に識別できるようになります。
?今すぐ練習: Matplotlib カラーマップの正規化
もっと詳しく知りたいですか?
- ?最新の Python スキル ツリーを学ぶ
- ?続きを読む Python チュートリアル
- ? Discord に参加するか、@WeAreLabEx でツイートしてください
以上がMatplotlib カラーマップの正規化: 非線形データの視覚化の詳細内容です。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。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

Video Face Swap
完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック











Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化
