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matplotlibでカラーバーの範囲を思い通りにする

Last updated at Posted at 2019-05-30

この記事を読むとできるようになること
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

  • 環境
    • macOS mojave 10.14.4
    • Python 3.7.3

2次元カラーマップを書いていて,カラーバーの範囲が思うように出なくて困りました.
こんな図が欲しいのに,

fig1.png

描画するデータ値に引きづられて,カラーバーがこんなふうになってしまう!

fig2.png

表示されるカラーバーの範囲が,描画するデータ値の範囲に合わせて自動的に変わってしまいました.
これだと,複数の図を作るときにカラーバーが全部違ってしまうので美しくないですね.

表示するカラーバーの範囲を[-4:4]にしたいとします.
なにも考えずに2次元カラーマップを描くとこうなります.

colormap1
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(111)

#…(省略)…

mappable0 = ax1.pcolormesh(X,Y,z, cmap='coolwarm')
pp = fig.colorbar(mappable0, ax=ax1, orientation="vertical")
pp.set_clim(-4,4)
pp.set_label(color bar, fontname="Arial", fontsize=10)

fig2.png

[-4:4]からはみ出すデータの範囲までカラーバーが負の方向に伸びている&存在しないデータ範囲のカラーバーは表示されなくなっています.

解決するには Normalize を使うと良いようです.

colormap2
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

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

fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(111)

#…(省略)…

mappable0 = ax1.pcolormesh(X,Y,z, cmap='coolwarm', norm=Normalize(vmin=-4, vmax=4)) # ここがポイント!
pp = fig.colorbar(mappable0, ax=ax1, orientation="vertical")
pp.set_clim(-4,4)
pp.set_label(color bar, fontname="Arial", fontsize=10)

fig1.png

これでカラーバーの範囲が思い通りになりました.
pp.set_clim(min, max)
では,カラースケールのグラデーションの端点を指定するだけで,
実際に表示されるカラーバーの範囲を決めているのではないみたいです.

カラーバーを対数スケールにするには,LogNorm を使います.

colormap3
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

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

fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(111)

#…(省略)…

mappable0 = ax1.pcolormesh(X,Y,z, cmap='coolwarm', norm=LogNorm(vmin=1e1, vmax=1e3)) # ここがポイント!
pp = fig.colorbar(mappable0, ax=ax1, orientation="vertical")
pp.set_clim(1e1,1e3)
pp.set_label(color bar, fontname="Arial", fontsize=10)

fig3.png

この場合,グラデーションが対数目盛で描かれます.
(グラデーションの中央が,5e2ではなく1e2になるということ.
この方が見やすいです)

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