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matplotlibでは、データのスカラー値を色に対応付けるための「カラーマップ（colormap）」が用意されており、これを利用することでヒートマップや散布図、面グラフなどのカラーバリエーションを簡単に実現できます。以下、colormapを取得する基本的な方法と使い方について詳しく解説します。 colormapの取得方法 pyplot.get_cmap()を使用する方法 matplotlib.pyplotモジュールに用意されているget_cmap()関数を使うと、指定した名前のカラーマップオブジェクトを取得できます。たとえば、「viridis」というカラー...

matplotlibでは、データのスカラー値を色に変換するために「colormap」を用います。自作のカラーマップを作成する方法として、大きく分けて次の3つがあります。 from_list メソッドを使って簡単に連続カラーマップを作成 ListedColormap を使って離散的なカラーマップを作成 LinearSegmentedColormap を使って連続的なカラーマップを作成 以下、それぞれの方法について詳しく解説します。 from_listメソッドを使ったシンプルな連続カラーマップの作成 新しいバージョンのmatplotlibでは、LinearSegmentedColormap....

matplotlib の scatter プロットでは、各データ点に対して色を割り当てるために colormap（カラーマップ）を利用できます。以下に、詳細な解説を示します。 基本概念 scatter 関数plt.scatter() は散布図を描画するための関数です。通常、x 軸と y 軸の座標を与えてプロットしますが、オプション引数 c を用いることで、各点に対応する数値データを色として表現できます。 colormap（カラーマップ）カラーマップは、数値データを特定の色に変換するためのマッピングです。cmap 引数で指定し、色のグラデーションを...

本記事では、カラーマップ(colormap, cmap)の範囲をどのように指定・調整するかについて詳しく解説します。 カラーマップの範囲とは colormap の「範囲」とは、データの最小値から最大値までの数値が、colormap のどの部分に対応するかを決定する設定のことです。具体的には、以下の要素が関係します。 vmin と vmax: imshow や scatter などの関数で、描画対象のデータの最小値 (vmin) と最大値 (vmax) を設定することができます。これにより、データ値が colormap のどの部分にマッピングされるかが決まります。...