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目次 . Why not register and get more from Qiita? https://matplotlib.org/tutorials/colors/colormaps.html, 「plt.contourf()」を「cont」という変数に入れ、「plt.colorbar(cont)」で凡例を描画する, 「contourf」でグラフを書く際に、「extend=”both”」と追記することで、範囲外を一番端の色で埋めることができる. に羅列された項目にざっと目を通して、何に対してどんな設定ができるのか確認してみると良いと思います。, おそらくmatplotlibのArtistについて日本語で言及してる記事は現時点では冒頭で紹介したものと本稿くらいですが10、英語で探すともっとあります。例えば公式サイトで紹介されている外部サイトは体系だって説明しているものが多いです。しかし、英語が読める人はひとまず公式ドキュメントにさっと目を通してみてください。「matplotlibは公式ドキュメントが散らかっていてわかりにくい」と思っている人が多いでしょうが、実は2017年10月にリリースされた2.1.0でかなり改善されました。執筆時の最新版2.1.1（2017年12月リリース）と改善直前の2.0.2（2017年5月リリース）で対応するページを見比べると一目瞭然です。, 改善前はそもそもExamplesとGalleryの違いがよくわからない上に、チュートリアルがなかったのでとりあえずExamplesを一つずつ見てまわりやりたいことに似てるものを探すしかありませんでした。改善後は基本的な項目がレベル別とカテゴリ別にTutorialsにまとめられ、象徴的な図とタイトルも添えられ一覧性が良くなっています。ドキュメントの改善に関しては現在の開発リーダーであるThomas Caswell氏が2015年からmatplotlibに資金援助しているNumFOCUSのインタビューで述べています。 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({}); 次回のコメントで使用するためブラウザーに自分の名前、メールアドレス、サイトを保存する。, Pythonは、便利に使おうとすればするだけ、ライブラリをたくさんインストールすることになると思います。 ただし、ライブラリを大量にインストールすると、ライブラリ同士が互いに干渉してエラーが生じたり、 …, この章では、いよいよ「ループ処理」を使っていこうと思います！ 解説内容 ループ処理って何？ ループ処理を使ってみよう ループ処理の範囲 rangeによるループ処理の応用 listを用いたループ処理 …, 今回は、Pyhonでデータを扱う際に使えるととても便利な「Pandas」について解説したいと思います。 また、データを扱う際に使用する代表的なライブラリとして「numpy」がありますが、２つのライブラ …, matplotlibの使い方(figure・axesや複数グラフの配置・サイズについて), matplotlibでグラフを作成する方法には、大きく分けて2つの種類があります。 しかし、ネット上ではこの2種類のコードが混在しているため、使い分けについて意識しておかないと混乱することがあります。 …, この章では、ファイルに記入したフォルダ名を読み取り、複数のフォルダを一括で作成する方法について解説します。 解説内容 フォルダを作成してみよう ファイルからフォルダ名を読み取って作成 1.フォルダ …, このサイトでは、まったくの初心者がPythonを使って、単純作業や仕事を効率化できるようになるまでに必要なことをまとめています。. AmazonでJake VanderPlas, 菊池 彰のPythonデータサイエンスハンドブック ―Jupyter、NumPy、pandas、Matplotlib、scikit-learnを使ったデータ分析、機械学習。アマゾンならポイント還元本が多数。Jake VanderPlas, 菊池 彰作品ほか、お急ぎ便対象商... matplotlib.pyplot.contour — Matplotlib 3.1.2 documentation. Matplotlib has a number of built-in colormaps accessible via matplotlib.cm.get_cmap.
仕事の効率化などにpythonを使いたい！けど何から始めらばよいか分からない、といった初心者の方向けに、pythonの導入から実用的な使い方まで、極力分かりやすくまとめたサイトです。, 今回は、Pythonで平面分布図を作成する際の色合いや、凡例の設定、また凡例の範囲外の色の設定について解説したいと思います。, 平面分布図には、色合いを設定するカラーマップというものが存在します。ここでは、そのカラーマップの種類と、その使い方について解説します。, まずここでは、2次元の平面分布図を作る際に、その色合いを設定する方法について解説します。, matplotlibには、cmap(Colormaps)というカラーマップが用意されています。カラーマップとは、色合いのセットをあらかじめ用意したものです。, (matplotlib公式サイト参照：https://matplotlib.org/tutorials/colors/colormaps.html), 小さい値から大きいへ、連続的に変化するような分布を作成するのに適したカラーマップです。, 中心の値から、正または負の方向にどれくらい離れているかを表すのに適したカラーマップです。, いろいろな種類の色合いが存在するカラーマップです。個人的には、青色から赤色に変化する「jet」が、小さい値と大きい値が分かりやすく、使いやすいと思います。, ばらばらの色合いのカラーマップなので、円グラフのような関連性の無いデータの図化に適したカラーマップです。, 基本的な2次元分布の作り方は、「Pythonで2次元の平面分布図を作成しよう」で解説していますので、今回は省略します。, カラーマップの指定方法は、contourfで図を書くときに「cmap=”カラーマップ名”」と書くことで指定できます！, ちなみに、カラーマップは、「_r」を付けることで色合いを反転させることができます。, ポイントは、「plt.contourf()」を「cont」という変数(オブジェクト)に入れ、「plt.colorbar(cont)」で凡例を描画するというところです。, のように、plt.contourf(X, Y, Z, 分割数, cmap=”カラーマップ”)と、分割数を設定すると凡例の幅を変えることができます。, 実用的には、最大値、最小値、分割数を変数として設定し、下のように設定すると使いやすいです。, ポイントは、下のコードで最初に変数として最大値、最小値、分割数を設定します(cb_min, cb_max,cb_div)。, そして、そのあとの下のコードで凡例の配列を作成することで、自由に凡例を設定することができます。, 上の「interval_of_cf」は、numpyのlinspaceを使い、最小値から最大値まで、分割数で等分割した「list」を作る、という処理を行っています。, つまり、実は「分割数」の部分は「配列(list)」に置き換えることで、直接凡例の数字を与えることができるのです！, 「2.平面分布図の凡例の設定」では、凡例の最大値と最小値、分割数を変数として設定することで、凡例の幅や範囲を自由に変える方法を解説しました。, そこで「contourf」でグラフを書く際に、「extend=”both”」と追記することで、範囲外を一番端の色で埋めることができます。, 今回は、平面分布図を作成する際の色合いや、凡例の設定、また凡例の範囲外の色の設定について解説しました。, 「matplotlib」での作図は、できることが多いため、逆にやりたいことを見つけるのに苦労したりします。, なお、このサイトでは初心者の方向けに「Python初心者入門講座」という講座を作成していますので、気になった方はそちらもご覧ください。. 2020.03.08 AdventarのPython Advent Calendar 2015 21日目の記事です。, Pythonでグラフを描く時、Matplotlibを使うと思います。また最近はSeabornというグラフを綺麗にしてくれるライブラリがあり、自分はそれを愛用しています。ただ、色をもっと自由に選びたい、設定したいという時に＋αでColormapのカスタマイズをすると便利です。今回はこれを紹介します。, まずはいつもの一式インポートです。大体Anacondaにあるものですが、足りないものは pip install ＜入れたいライブラリ名＞で入れることができます。, そのまま素直に、irisの種別ごとに色分けして散布図を描くとこんな感じで、白黒になってしまいます・・・。, 引数cに個別に色の名前を指定すると色を指定することが出来ます。でもあんまりスマートじゃない感じがします。, 種別ひとつずつに色を指定するのも大変なので、元々Matplotlibで定義されているカラーマップを使うこともできます。カラーマップについてはここを参考にすると様々なカラーマップの定義を見ることができます。, そこで、自分でこのカラーマップをカスタマイズして定義してみます。 There are also external libraries like and that have many extra colormaps. # 参考： http://matplotlib.org/examples/color/colormaps_reference.html, # 色をカスタマイズ, その1:色名称で指定 matplotlibで，データ値の範囲によらず，カラーバーの表示範囲を決められる. matplotlibにおけるカラーマップの設定. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt fld=np.random.rand(10,10) levels = np.linspace(0,2,21) img=plt.contourf(fld,levels=levels,cmap='coolwarm') plt.colorbar(img) plt.show() 前へ codeigniter form_validation with ajax; 次へ Python 3でこれをループに変える方法がわからない; 関連した質問. a.png この結果自体は特に意味とかはないんですが。 等高線のレベルの指定とcmapの利用. Pythonでグラフを描く時、Matplotlibを使うと思います。 また最近はSeabornというグラフを綺麗にしてくれるライブラリがあり、自分はそれを愛用しています。 ただ、色をもっと自由に選びたい、設定したいという時に＋αでColormapのカスタマ …