データを視覚的に表現するときに大活躍するカラーマップについて紹介します。
Python を学びたいひとにおすすめの本 3選
今回は、Python を学びたいひとにおすすめの参考書を3冊紹介します!
目次
colormap(カラーマップ)とは
データの値と色を対応させて、データを可視化するためのものです。
カラーマップは3つのカテゴリに分けられます。
- 順次的カラーマップ(Sequential Colormaps)
データの値が単調に増加または減少するときに使用する - 発散的カラーマップ(Diverging Colormaps)
データの中心から正負の偏差を表現するときに使用する - 定性的カラーマップ(Qualitative Colormaps)
データのグループを区別するときに使用する
詳細はmatplotlibの公式ページを参照ください
以下はそれぞれのカテゴリに対応するグラフです。
カラーマップの使用例
実際のカラーマップの使用例を紹介します。
例1:ヒートマップ
ヒートマップとはデータを色や濃淡の変化で視覚的に表現するグラフです。
地図上で温度を表現する際に使用されることが多いです。
ヒートマップを作成するサンプルコードは以下の通りです。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# サンプルデータの生成
data = np.random.rand(10, 10) # 10x10のランダムな行列を生成
# ヒートマップの作成
plt.imshow(data, cmap='hot', interpolation='nearest')
plt.colorbar() # カラーバーを追加
plt.show()
実行結果
cmap
でカラーマップをhot
に指定し、
interpolation
で補完方法をnearest
に指定しています。
例2:散布図
続いて、散布図をカラーマップで表現する方法を紹介します。
サンプルコードは以下の通りです。使い方はヒートマップと同じです。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# サンプルデータ生成
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
# カラーマップを指定し散布図の作成
plt.scatter(x, y, c=y, cmap='plasma')
plt.colorbar() # カラーバーを追加
plt.show()
実行結果
今回はcmap
でカラーマップをplasma
に指定しています。
cmap
を変更すれば配色は変更できます。
ぜひ他のカラーマップを指定してみて、色が変わるか確かめてみてください!
まとめ
今回はカラーマップをグラフに表示する方法を紹介しました。
また、カラーマップには3つのカテゴリがあるので、
表示するデータに合わせてカラーマップを選択してみてください!
ここまで読んでくださりありがとうございます。
参考
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