Pythonとmatplotlibでカラーバーの範囲を制御する

Pythonのデータ可視化ライブラリであるmatplotlibを使用して、カラーバーの範囲を制御する方法について説明します。

カラーバーの範囲を制御する

matplotlibでは、pcolormeshやpcolorなどの関数を使用して2次元データをカラーマップとして描画することができます。しかし、データの範囲によっては、カラーバーの範囲が自動的に調整され、図の比較が難しくなることがあります。

この問題を解決するためには、Normalizeクラスを使用して、カラーバーの範囲を明示的に指定します。

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

fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(111)
X, Y = np.meshgrid(np.linspace(-5, 5, 100), np.linspace(-5, 5, 100))
z = np.sin(np.sqrt(X**2 + Y**2))

mappable = ax1.pcolormesh(X, Y, z, cmap='coolwarm', norm=Normalize(vmin=-1, vmax=1))
pp = fig.colorbar(mappable, ax=ax1, orientation="vertical")
pp.set_label("color bar", fontname="Arial", fontsize=10)

plt.show()

このコードでは、Normalizeクラスのインスタンスを作成し、そのvminとvmaxパラメータにカラーバーの最小値と最大値を指定しています。これにより、カラーバーの範囲がデータの範囲に依存せず、指定した範囲に固定されます。

対数スケールのカラーバー

また、カラーバーを対数スケールにする場合は、LogNormクラスを使用します。

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

fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(111)
X, Y = np.meshgrid(np.linspace(-5, 5, 100), np.linspace(-5, 5, 100))
z = np.exp(-0.5 * (X**2 + Y**2))

mappable = ax1.pcolormesh(X, Y, z, cmap='coolwarm', norm=LogNorm(vmin=1e-2, vmax=1))
pp = fig.colorbar(mappable, ax=ax1, orientation="vertical")
pp.set_label("color bar", fontname="Arial", fontsize=10)

plt.show()

このコードでは、LogNormクラスのインスタンスを作成し、そのvminとvmaxパラメータにカラーバーの最小値と最大値を指定しています。これにより、カラーバーの範囲が対数スケールになります。

以上、Pythonとmatplotlibを使用して、カラーバーの範囲を制御する方法について説明しました。これらのテクニックを活用して、より理解しやすいデータ可視化を行ってみてください。.