## Matplotlib에서 산점도용 개별 색상 막대를 만드는 방법은 무엇입니까?

Matplotlib Discrete Colorbar

소개

Matplotlib는 데이터 시각화를 위한 인기 있는 Python 라이브러리입니다. 산점도는 데이터 요소의 이변량 분포를 표시하는 데 사용되는 일반적인 유형의 도표입니다. 어떤 경우에는 각 데이터 포인트를 고유한 색상으로 표현하는 것이 바람직합니다. 이 기사에서는 Matplotlib에서 산점도에 대한 이산 컬러바를 생성하여 정수 태그 값을 특정 색상에 효과적으로 매핑하는 방법을 보여줍니다.

BoundaryNorm 사용

이산 컬러바를 생성하려면 BoundaryNorm이 사용됩니다. 산점도의 정규화 도구로 사용됩니다. BoundaryNorm은 데이터 범위를 일련의 저장소로 나눕니다. 각 저장소는 특정 색상에 해당합니다. 다음 Python 코드는 BoundaryNorm을 사용하여 개별 컬러바를 생성하는 방법을 보여줍니다.

<code class="python">import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pylab as plt

x = np.random.rand(20)  # Define the data
y = np.random.rand(20)  # Define the data
tag = np.random.randint(0, 20, 20)

cmap = plt.cm.jet  # Define the colormap
bounds = np.linspace(0, 20, 21)  # Define the bins for the colorbar
norm = mpl.colors.BoundaryNorm(bounds, cmap.N)  # Create the BoundaryNorm

plt.scatter(x, y, c=tag, cmap=cmap, norm=norm)  # Create the scatterplot with the discrete colorbar

plt.colorbar()  # Display the colorbar</code>

이 코드는 무작위로 생성된 20개의 데이터 포인트가 있는 산점도를 생성하며, 각각에는 0에서 19까지의 임의의 정수 태그 값이 할당됩니다. 컬러바는 20개의 고유한 색상을 표시하며, 각 색상은 특정 태그 값에 해당합니다.

컬러바 사용자 정의

어떤 경우에는 컬러바의 색상을 사용자 정의하는 것이 바람직할 수 있습니다. 이는 LinearSegmentedColormap 클래스를 사용하여 사용자 정의 색상맵을 생성하여 달성할 수 있습니다. 다음 Python 코드는 태그 값 0에 회색을 사용하고 태그 값 1~20에 다양한 색상을 사용하여 사용자 정의 색상 맵을 생성하는 방법을 보여줍니다.

<code class="python">cmaplist = [cmap(i) for i in range(cmap.N)]  # Extract all colors from the original colormap
cmaplist[0] = (.5, .5, .5, 1.0)  # Override the first color with gray

cmap = mpl.colors.LinearSegmentedColormap.from_list('Custom cmap', cmaplist, cmap.N)  # Create the custom colormap</code>

사용자 정의 색상 맵을 정의하면 다음에서 사용할 수 있습니다. 다음과 같은 산점도:

<code class="python">plt.scatter(x, y, c=tag, cmap=cmap, norm=norm)</code>

이 코드는 이전과 동일한 데이터 포인트를 사용하여 산점도를 생성하지만 이제 컬러바는 태그 값 0을 나타내는 회색으로 사용자 정의 색상을 표시합니다.

최적화 시각적 선명도를 위해

다양한 색상을 갖춘 개별 컬러바를 사용하면 다양한 옵션을 제공할 수 있지만 시각적 선명도를 고려하는 것이 중요합니다. 고유한 색상이 많으면 특정 값을 시각적으로 구별하기 어려울 수 있습니다. 경우에 따라 색상 수를 줄이거나 유사한 태그 값을 색상 범위로 그룹화하는 것이 도움이 될 수 있습니다. 궁극적으로 최적의 색상 및 색상 범위 선택은 특정 데이터와 플롯의 용도에 따라 달라집니다.

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