matplotlib カラーテーブルとは何ですか?

matplotlib カラー テーブルは、データ値を色にマッピングするために使用されるマッピング関係です。データを視覚化するためにデータ値を色にマッピングできます。 matplotlib には、選択できる組み込みカラー テーブルが多数あります。matplotlib の組み込みカラー テーブルには、viridis、Plasma、inferno、magma、cividis、Turbo などが含まれます。 matplotlib は、独自のカラーマップを作成して .json ファイルとして保存したり、コード内で直接定義したりできます。

# このチュートリアルのオペレーティング システム: Windows 10 システム、Dell G3 コンピューター。

matplotlib のカラーマップ (カラーマップ) は、データ値を色にマッピングするために使用されるマッピング関係です。データ値を色にマッピングすることでデータを視覚化するために使用できます。 matplotlib には、選択できる組み込みのカラー テーブルが多数あり、カラー テーブルをカスタマイズすることもできます。

matplotlib には多くの組み込みカラー テーブルがあります:

viridis: 濃い黄色から濃い緑までのグラデーションを持つ人気のカラー テーブルで、動的データの視覚化に適しています。

プラズマ: 赤、緑、青をベースにしたカラーテーブルで、多次元データの視覚化に適しています。

inferno: 濃い赤から明るい赤へのグラデーション。ヒート マップの視覚化に適しています。

magma: 濃い紫から明るい紫へのグラデーション。3 次元データの表面を視覚化するのに適しています。

cividis: 生態データの視覚化に適した、薄緑から濃い緑へのグラデーション。

Turbo: 青から黄、赤までの非常にコントラストの高いカラー テーブルで、カテゴリデータの視覚化に適しています。

さらに、他にも多くの組み込みカラー テーブルがあり、公式の matplotlib ドキュメントを確認することで完全なリストを取得できます。

matplotlib のカラー テーブルの使用方法

matplotlib のカラー テーブルの使用は非常に簡単です。たとえば、「viridis」カラーマップを使用してヒート マップを描画する場合は、次のコードを使用できます。

import matplotlib.pyplot as plt  
import numpy as np  
  
# 生成一些随机数据  
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()

matplotlib のカラーマップをカスタマイズできますか?

matplotlib のカラー テーブルをカスタマイズできます。独自のカラーマップを作成して .json ファイルとして保存することも、コードで直接定義することもできます。たとえば、カスタム カラーマップを作成して使用する方法の例を次に示します:

import matplotlib.pyplot as plt  
import numpy as np  
from matplotlib.colors import ListedColormap  
  
# 定义自己的颜色表，这里使用了一些常见的颜色  
colors = ['red', 'green', 'blue']  
cmap = ListedColormap(colors)  
  
# 生成一些随机数据  
data = np.random.rand(10, 10)  
  
# 使用自定义颜色表绘制热力图  
plt.imshow(data, cmap=cmap)  
plt.colorbar()  
plt.show()

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