crameriのcolomapをGoogleColobにインストールしたい

batlow良さそうじゃん

突然ですが、この論文を知っていますか。
「The misuse of colour in science communication」
図作成において、どのカラーパップを用いるのが良いのかについて議論されています。
その中で紹介されているbatlowというカラーマップが視覚均等性(perceptually uniform)に優れていると、まぁざっとそんな論文です。
でもこの記事にたどり着いた人はこの論文知ってるだろうから省略。

このカラーマップのGoogleColabへのインストール方法を記載します。

インストール手順

元のサイト(Carmeriさんありがとう)

このサイトにあるzipファイルを取得後、unzipでインストールです。

簡単ですね。

zipファイルを取得

!wget https://zenodo.org/records/8409685/files/ScientificColourMaps8.zip?download=1

unzip

!unzip -q ScientificColourMaps8.zip?download=1  -d /content/ScientificColourMaps8

install

!pip install cmcrameri

試しにプロットしてみる

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

x = np.linspace(0, 1, 100)[np.newaxis, :]

plt.imshow(x, aspect='auto', cmap=cmc.batlow)
plt.axis('off')
plt.show()

使えるカラーマップ一覧

from cmcrameri import show_cmaps

show_cmaps()

Jetは良くないかもしれないって話

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def f(x, y):
    return np.sin(x) * np.cos(y + x)

x = np.linspace(0, 5, 1000)
y = np.linspace(0, 5, 1000)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = f(X, Y)

fig, axs = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 4))

im1 = axs[0].imshow(
    Z,
    origin="lower",
    cmap="jet",
    aspect="auto"
)
axs[0].set_title("cmap = jet")
fig.colorbar(im1, ax=axs[0])

im2 = axs[1].imshow(
    Z,
    origin="lower",
    cmap=cmc.batlow,
    aspect="auto"
)
axs[1].set_title("cmap = batlow")
fig.colorbar(im2, ax=axs[1])

plt.tight_layout()
plt.savefig("map_discussion.png")
plt.show()

こう見るとjetだと輪郭があるように見えますよね？
対してbatlowは滑らかに繋がっているように見えます。
これが論文で語られていた、視覚均等性(perceptually uniform)です。

参考記事