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チュートリアル
Matplotlib
Matplotlibでカスタムカラーマップをマスターする：包括的ガイド

Matplotlib でのカラーマップ：包括的なガイド

Rajiv Chandra
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Rajiv Chandra

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データ可視化は、どんなデータサイエンティストのツールキットにも欠かせないスキルです。複雑なデータを理解し、パターンを見つけ、機械学習アルゴリズムを導く直感を開発することができます。Python の人気のあるデータ可視化ライブラリの中でも、Matplotlib は特に優れています。Matplotlib は高いパワーと柔軟性を持ち合わせ、静的、アニメーション、インタラクティブなプロットを幅広く作成することができます。このチュートリアルでは、データ可視化の重要な側面である「Matplotlib でのカラーマップ」の深い部分について説明します。

Python Pandas Dataframe からコードを用いずにデータ可視化を素早く実行したいですか？

PyGWalker は、ビジュアライゼーションによる探索的データ分析のための Python ライブラリです。PyGWalker (opens in a new tab) を使用すると、pandas dataframe (および polars dataframe) を Tableau スタイルのユーザーインターフェイスに変換して、視覚的な研究に役立ちます。

PyGWalker for Data visualization (opens in a new tab)

カラーマップとは何ですか？

カラーマップは、視覚化データ分析の重要な部分です。データ値を色にマッピングして、データのパターンを認識するのに役立ちます。Matplotlib には、連続型カラーマップ、発散型カラーマップ、質的カラーマップ、循環型カラーマップなど、さまざまなビルトインカラーマップが用意されています。しかし、これらが十分ではない場合もあります。その場合に使うのが、カスタムカラーマップです。

Matplotlib でのカスタムカラーマップの作成

カラーマップの種類を理解する

新しいカラーマップを作成する方法を学ぶ前に、使用可能なカラーマップの種類を理解することが重要です。これにより、カラーマップを効果的に変更することができます。

  1. 連続型カラーマップ：これらのカラーマップは、明度で滑らかに変化し、しばしば色相も変化します。連続的、順序付けられたデータを表現するのに最適です。代表的な例には、「Hot Colormap」と「Rdbu Colormap」があります。これらを変更する方法については、こちらをご覧ください。

  2. 発散型カラーマップ：これらのカラーマップは、明度と色相の両方で二つの異なる方向に変化します。データに中央値がある場合に有用です（たとえばゼロなど）。

  3. 質的カラーマップ：これらは、頻繁に色相が急激に変化するため、カテゴリデータに使用されます。

  4. 循環型カラーマップ：これらは、位相角、風向、または一日の時間など、端点でラップするデータに使用されます。

ランダムなデータセットの生成

pandas ライブラリを使用して、ランダムなデータセットを生成しましょう。このデータセットを使用して、カスタムカラーマップの影響を可視化できるようにします。ランダムなデータセットの生成方法については、こちらをご覧ください。

Matplotlib でのカスタムカラーマップの作成

Matplotlib でのカスタムカラーマップの作成は簡単です。Matplotlib の任意の色形式で指定された色のリストから、カラーマップを定義することができます。色は、カラーマップで均等に配置されます。例えば、赤から青に移行するカラーマップを作成する方法を示します：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
 
cmap = plt.cm.colors.ListedColormap(['red', 'blue'])

既存のカラーマップの変更

Matplotlib の Colormap クラスを使用して既存のカラーマップを変更することもできます。 get_cmap 関数を使って既存のカラーマップから新しいカラーマップを作成し、RGBA 色を直接変更することができます。これについては、こちらで詳しく説明しています。

カスタムカラーマップでのデータの視覚化

ここからは、カスタムカラーマップを作成したので、データを可視化しましょう。サブプロットを使用して、カスタムカラーマップとデフォルトカラーマップを比較します。サブプロットの作成についてはこちらで詳しく学ぶことができます。

fig, axs = plt.subplots(2)
 
# デフォルトカラーマップを使用する
img1 = axs[0].imshow(data, cmap='viridis')
fig.colorbar(img1, ax=axs[0], orientation='vertical')
axs[0].set_title('デフォルトカラーマップ')
 
# カスタムカラーマップを使用する
img2 = axs[1].imshow(data, cmap=cmap)
fig.colorbar(img2, ax=axs[1], orientation='vertical')
axs[1].set_title('カスタムカラーマップ')
 
plt.show()

上記のコードでは、imshow を使用して、データを画像として表示し、色の濃度はデータ値に基づいています。 colorbar 関数は、サブプロットにカラーバーを追加し、 set_title 関数はサブプロットのタイトルを設定します。

Matplotlibを超えて: Seaborn、Plotly、その他

Matplotlibは強力なライブラリであるが、Pythonにおけるデータ可視化の唯一のライブラリではない。 SeabornやPlotlyなどのライブラリは、Matplotlibとの統合が良好であり、優れた機能を提供している。 Seabornは、Matplotlibの上に構築され、追加のプロットタイプを導入します。デフォルトでプロットを見やすくすることもできる。一方、Plotlyは、対話的なプロットの作成に特化しています。これらのライブラリの詳細についてはこちらを参照してください。

結論

データ可視化において、色の制御とカスタマイズは重要な役割を持ちます。カラーマップを理解し、効果的に使用することは、視覚的なデータ分析を大幅に向上させることができます。カラーマップの選択は、データの重要な側面を強調するか、解釈を誤導するかの違いがあります。

Matplotlibでカスタムカラーマップを作成し、変更して効果的に使用する方法について、有用な洞察を得ることができたことを願っています。データサイエンスや機械学習の旅を続ける上で、このようなスキルは非常に価値のある資産となるでしょう。 pandasやその他のPythonのトピックに関するより多くのチュートリアルについては、tutorial indexをご覧ください。

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