[Matplotlib] 色と透明度の設定

{'aliceblue': '#F0F8FF',
 'antiquewhite': '#FAEBD7',
 'aqua': '#00FFFF',
 'aquamarine': '#7FFFD4',
 'azure': '#F0FFFF',
 'beige': '#F5F5DC',
 'bisque': '#FFE4C4',
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透明度の設定

　プロットの透明度は alpha オプションで設定できます。alpha = 1 で完全不透明、alpha = 0 で完全透明となります。

# MATPLOTLIB_TRANSPARENT_01

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 8×6のFigureを追加
fig = plt.figure(figsize = (8, 6))

# FigureにAxesを追加
ax = fig.add_subplot(111)

# (x,y)データを作成
x = np.arange(0, 6, 0.2)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

# 軸ラベルの設定
ax.set_xlabel("x", fontsize = 12)
ax.set_ylabel("y", fontsize = 12)

# 散布図の作成
ax.scatter(x, y1, label = "sinx", color = "blue", alpha = 0.4)
ax.scatter(x, y2, label = "cosx", color = "blue", alpha = 1.0)

# 凡例の表示
ax.legend()

カラーマップ

　matplot.cmモジュールにはカラーマップが用意されています。カラーマップとは引数として与える浮動小数点数 0 ～ 1 に対応して連続変化する色の組合わせを定義したものです。

カラーマップの使い方

　下のサンプルコードは、inferno というカラーマップを使って、引数を 0 から 1 まで 0.1 刻みで与えながらプロットに色をつけたものです。

# MATPLOTLIB_COLORMAP_01

import numpy as np
import matplotlib.cm as cm
import matplotlib.pyplot as plt

# サイズ8×6のFigureを追加
fig = plt.figure(figsize = (8, 6))

# FigureにAxesを追加
ax = fig.add_subplot(111, xlim = (0, 10))

# Axesのタイトルの設定
ax.set_title("inferno", fontsize = 14)

# (x,y)データを作成
x = np.arange(0, 3.2, 0.1)
y = np.cos(x)

# inferno(0)からinferno(1)まで0.1ステップで色を変えながら表示
for k in range(10):
    ax.plot(x + k/2, y,
    color = cm.inferno(k/10))

カラーマップの種類

　Matplotlib のカラーマップには Reds, Greens, Blues, Greys, Oranges といった基本的な色のマップの他に、summer, spring, autumn, winter, copper, plasma, inferno, magma など、名前だけではどのような色か判別しにくい色のマップが用意されています。以下に 9 種類のカラーマップを表示させるサンプルコードとその実行結果を載せておくので、カラーマップを選択するときの参考にしてください。

# MATPLOTLIB_COLORMAP_02

import numpy as np
import matplotlib.cm as cm
import matplotlib.pyplot as plt

# サイズ8×8のFigureを追加
fig = plt.figure(figsize = (8, 8))

# カラーマップ名のリスト
cmap_list = ["spring", "summer", "autumn",
             "winter", "copper", "plasma",
             "magma", "cividis", "hsv"]

# matplotlib.cmリスト
cm_list = [cm.spring, cm.summer, cm.autumn,
           cm.winter, cm.copper, cm.plasma,
           cm.magma, cm.cividis, cm.hsv]

# (x,y)データを作成
x = np.arange(0, 3.2, 0.1)
y = np.cos(x)

for j in range(1, 10):

    # 3行3列のj番目のAxesを追加
    ax = fig.add_subplot(3, 3, j)

    # Axesのタイトル設定
    ax.set_title(cmap_list[j-1], fontsize = 14)

    # 目盛りを除去
    ax.set_xticks([])
    ax.set_yticks([])

    # 目盛ラベルを除去
    ax.set_xticklabels([])
    ax.set_yticklabels([])

    for k in range(10):
        ax.plot(x + k/2, y, color = cm_list[j-1](k/10))

カラーマップによる高低差の表現

　カラーマップは等高線を描くときに頻繁に活用されます。
　matplotlib.pyplot.pcolormesh() の引数 cmap にカラーマップを指定すると色の濃淡で高低差を表現します。

# MATPLOTLIB_COLORMAP_03

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 6×6のFigureを追加
fig = plt.figure(figsize = (6, 6))

# FigureにAxesを追加
ax = fig.add_subplot(111)

# 範囲0～5,256分割で(x,y)データを作成
x = np.linspace(0, 5, 256)
y = np.linspace(0, 5, 256)

# 格子点の作成
X, Y = np.meshgrid(x, y)

# 高度の計算式
Z = np.sin(X*Y)

# 色つき等高線の描画
ax.pcolormesh(X, Y, Z, cmap = "Reds")