matplotlib – カラーマップを自作する方法について

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np


# データを作成する。
def f(x, y):
    return np.sin(x) ** 10 + np.cos(10 + y * x) * np.cos(x)


x = np.linspace(0, 5, 50)
y = np.linspace(0, 5, 40)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = f(X, Y)

# 等高線を作成する。
fig, ax = plt.subplots()
c = ax.contourf(X, Y, Z, 20, cmap="jet")
fig.colorbar(c)

plt.show()

from matplotlib.colors import ListedColormap

colors = ["red", "green", "blue"]
cmap = ListedColormap(colors, name="custom")
show_lut(cmap)

from matplotlib.colors import ListedColormap

colors = ["red", "green", "blue", "pink", "orange"]
cmap = ListedColormap(colors, name="custom")
cmap.set_under("darkred")  # 0より小さい値
cmap.set_over("darkblue")  # 4より大きい値
cmap.set_bad("yellow")  # 無効な値

# データを作成する。
def f(x, y):
    return np.sin(x) ** 10 + np.cos(10 + y * x) * np.cos(x)


x = np.linspace(0, 5, 300)
y = np.linspace(0, 5, 300)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = f(X, Y)

# 無効な値を True、そうでない値を False とした bool 型の配列を mask 引数に指定する。
masked_Z = np.ma.array(Z, mask=Z < 0)

# カラーマップ
cmap = plt.cm.jet
cmap.set_bad((1, 1, 0, 1))  # 無効な値に対応する色

# 等高線を可視化する。
fig, ax = plt.subplots()
ax.imshow(masked_Z, cmap=cmap)

plt.show()

from matplotlib.colors import PowerNorm

# データを作成する。
def f(x, y):
    return np.sin(x) ** 10 + np.cos(10 + y * x) * np.cos(x)


x = np.linspace(0, 5, 300)
y = np.linspace(0, 5, 300)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = f(X, Y)

# 等高線を可視化する。
fig, ax = plt.subplots()
ax.imshow(Z, cmap="jet", norm=PowerNorm(0.5))

plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np


# データを作成する。
def f(x, y):
    return np.sin(x) ** 10 + np.cos(10 + y * x) * np.cos(x)


x = np.linspace(0, 5, 50)
y = np.linspace(0, 5, 40)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = f(X, Y)

# カラーマップ
cmap1 = plt.cm.get_cmap("jet")
cmap2 = cmap1.reversed()

# 等高線を作成する。
fig, ax = plt.subplots()
c = ax.contourf(X, Y, Z, 20, cmap=cmap1)
fig.colorbar(c)
plt.show()

fig, ax = plt.subplots()
c = ax.contourf(X, Y, Z, 20, cmap=cmap2)
fig.colorbar(c)
plt.show()

cmap = plt.cm.get_cmap("jet")

# 整数 -> 色
print(cmap(10))

# 浮動小数点数 -> 色
print(cmap(0.5))

# 配列も OK
print(cmap([0, 10, 20, 30]))
# [[0.         0.         0.5        1.        ]
#  [0.         0.         0.67825312 1.        ]
#  [0.         0.         0.85650624 1.        ]
#  [0.         0.         1.         1.        ]]

# アルファ値を指定する。
print(cmap(10, alpha=0.5))

# bytes=True で値の範囲を [0, 255] の整数で返す。
print(cmap(10, bytes=True))

from matplotlib.colors import ListedColormap

colors = ["red", "green", "blue", "pink", "orange"]
cmap = ListedColormap(colors, name="custom")

from matplotlib.colors import ListedColormap

colors = ["red", "green", "blue", "pink", "orange"]
cmap = ListedColormap(colors, name="custom", N=3)

from matplotlib.colors import ListedColormap

colors = ["red", "green", "blue", "pink", "orange"]
cmap = ListedColormap(colors, name="custom", N=10)

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

np.random.seed(0)

fig, ax = plt.subplots()

N = 50
x = np.random.rand(N)
y = np.random.rand(N)
area = np.random.uniform(100, 1000, len(x))

plt.scatter(x, y, s=area, c=area, alpha=0.5, cmap="Accent")
plt.show()

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

cdict = {
    "red": [
        (0.0, 0.0, 0.3),
        (0.25, 0.2, 0.4),
        (0.5, 0.8, 0.9),
        (0.75, 0.9, 1.0),
        (1.0, 0.4, 1.0),
    ],
    "green": [
        (0.0, 0.0, 0.2),
        (0.25, 0.2, 0.5),
        (0.5, 0.5, 0.8),
        (0.75, 0.8, 0.9),
        (1.0, 0.9, 1.0),
    ],
    "blue": [
        (0.0, 0.0, 0.4),
        (0.25, 1.0, 0.9),
        (0.5, 1.0, 0.7),
        (1.0, 0.8, 0.9),
    ],
}

cmap = LinearSegmentedColormap("custom", cdict, 12)

def f(x, y):
    return np.sin(x) ** 10 + np.cos(10 + y * x) * np.cos(x)


# 関数の入力を作成する。
x = np.linspace(0, 5, 50)
y = np.linspace(0, 5, 40)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = f(X, Y)

# 等高線を可視化する。
plt.contourf(X, Y, Z, 20, cmap=cmap)

plt.show()

x = np.linspace(0, 1, 256).reshape(1, 256)

fig = plt.figure(figsize=(5, 2))

for i, p in enumerate([0.1, 0.5, 1, 1.5, 3.0], 1):
    ax = fig.add_subplot(5, 1, i)
    ax.set_axis_off()
    cmap = LinearSegmentedColormap("custom", plt.cm.jet._segmentdata, gamma=p)
    ax.imshow(x, cmap=cmap, aspect="auto")
    ax.text(-10, 0, f"gamma={p:.2f}", va='center', ha='right', fontsize=10)
plt.show()

cmap = LinearSegmentedColormap.from_list("custom", ["red", "green", "blue", "pink", "orange"], 12)