matplotlib – matplotlib で使える全カラーマップを紹介

概要

matplotlib のカラーマップについて解説します。

カラーマップ

カラーマップ (color map) は、描画する際に使用する値と色の対応関係を表します。データを視覚的にわかりやすく描写するには、適切なカラーマップを選択することが重要です。

カラーマップは表示するデータの種類に応じて、以下のカテゴリに分かれています。

Sequencial (連続): 小さい値から大きい値にかけて、連続的に変化するデータの可視化に利用します。
Diverging (発散): 中心となる値から正または負の方向にどの程度離れているかを可視化する場合に利用します。(例: 気温)
Cyclic (周期): 角度のように値が周期的性質を持つデータの可視化に利用します。
Qualitative (定性): 円グラフのように各値が関連を持たないデータを可視化する場合に利用します。

カラーマップの使い方

cmap 引数にカラーマップ名を文字列で指定します。カラーマップ名の末尾に _r をつけると、色を判定させたカラーマップになります。(例: "magma' なら "magma_r')

In [1]:

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt


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


fig, ax = plt.subplots()
X, Y = np.mgrid[:5:50j, :5:50j]
Z = f(X, Y)
ax.contour(X, Y, Z, 50, cmap="magma")

plt.show()