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@yusuke_s_yusuke(Yusuke Sakai)in立教大学

DS9の美しいカラーマップをmatplotlibで簡単に使う方法

Last updated at Posted at 2024-09-22

はじめに

SAOImage DS9 は、天文学でよく使われるインタラクティブなデータ可視化ツールです。その中でも カラーマップ は、データの理解を深める上で重要な役割を果たします。DS9 のカラーマップは視覚的に優れており、データを直感的に解釈できるように設計されています。

最近では、データ解析において Python が広く利用され、特に matplotlib を使った可視化が普及しています。しかし、Python で DS9 の美しいカラーマップを再現することは標準ではできません。そこで本記事では、DS9 のカラーマップを matplotlib で再現する方法 を紹介します。

実装コードのみを確認したい方は、Google Colab の こちら からご覧いただけます。

DS9 のカラーマップとは

DS9 のカラーマップを初めて見る方にも分かりやすいように、以下にその一覧を示します。

image.png

参考として、DS9 のカラーバーのソースコードはこちらから確認できます。
SAOImage DS9 カラーバー ソースコード

このコードでは、sls カラーバー（ここでは ds9_sls として扱います）が200段階の色で丁寧に定義されており、設計者のこだわりが感じられます。しかし、現在の matplotlib には DS9 のカラーマップが標準では実装されていません。そのため、ソースコードを参考にして、matplotlib 用にカラーマップを作り直す必要があります。

実装方法

以下では、DS9 のカラーバーを Python で定義し、matplotlib に登録してカラーマップを再現します。

DS9のカラーバーのmatplotlibへの登録
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import colormaps
from matplotlib.colors import LinearSegmentedColormap, ListedColormap

# DS9のカラーバーの実装
# DS9のソースコード https://github.com/SAOImageDS9/SAOImageDS9/blob/master/tksao/colorbar/default.C を参照

# 1. DS9 Grey Color Map
ds9_grey_cdict = {
    'red':   [(0.0, 0.0, 0.0), (1.0, 1.0, 1.0)],
    'green': [(0.0, 0.0, 0.0), (1.0, 1.0, 1.0)],
    'blue':  [(0.0, 0.0, 0.0), (1.0, 1.0, 1.0)]
}
ds9_grey_cmap = LinearSegmentedColormap('ds9_grey', ds9_grey_cdict)
colormaps.register(name='ds9_grey', cmap=ds9_grey_cmap)
ds9_grey_r_cmap = ds9_grey_cmap.reversed()
colormaps.register(name='ds9_grey_r', cmap=ds9_grey_r_cmap)

# 2. DS9 Red Color Map
ds9_red_cdict = {
    'red':   [(0.0, 0.0, 0.0), (1.0, 1.0, 1.0)],
    'green': [(0.0, 0.0, 0.0), (1.0, 0.0, 0.0)],
    'blue':  [(0.0, 0.0, 0.0), (1.0, 0.0, 0.0)]
}
ds9_red_cmap = LinearSegmentedColormap('ds9_red', ds9_red_cdict)
colormaps.register(name='ds9_red', cmap=ds9_red_cmap)
ds9_red_r_cmap = ds9_red_cmap.reversed()
colormaps.register(name='ds9_red_r', cmap=ds9_red_r_cmap)

# 3. DS9 Green Color Map
ds9_green_cdict = {
    'red':   [(0.0, 0.0, 0.0), (1.0, 0.0, 0.0)],
    'green': [(0.0, 0.0, 0.0), (1.0, 1.0, 1.0)],
    'blue':  [(0.0, 0.0, 0.0), (1.0, 0.0, 0.0)]
}
ds9_green_cmap = LinearSegmentedColormap('ds9_green', ds9_green_cdict)
colormaps.register(name='ds9_green', cmap=ds9_green_cmap)
ds9_green_r_cmap = ds9_green_cmap.reversed()
colormaps.register(name='ds9_green_r', cmap=ds9_green_r_cmap)

# 4. DS9 Blue Color Map
ds9_blue_cdict = {
    'red':   [(0.0, 0.0, 0.0), (1.0, 0.0, 0.0)],
    'green': [(0.0, 0.0, 0.0), (1.0, 0.0, 0.0)],
    'blue':  [(0.0, 0.0, 0.0), (1.0, 1.0, 1.0)]
}
ds9_blue_cmap = LinearSegmentedColormap('ds9_blue', ds9_blue_cdict)
colormaps.register(name='ds9_blue', cmap=ds9_blue_cmap)
ds9_blue_r_cmap = ds9_blue_cmap.reversed()
colormaps.register(name='ds9_blue_r', cmap=ds9_blue_r_cmap)

# 5. DS9 A Color Map
ds9_a_cdict = {
    'red':   [(0.0, 0.0, 0.0), (.25, 0.0, 0.0), (.5, 1.0, 1.0), (1.0, 1.0, 1.0)],
    'green': [(0.0, 0.0, 0.0), (.25, 1.0, 1.0), (.5, 0.0, 0.0), (.77, 0.0, 0.0), (1.0, 1.0, 1.0)],
    'blue':  [(0.0, 0.0, 0.0), (.125, 0.0, 0.0), (.5, 1.0, 1.0), (.64, .5, .5), (.77, 0.0, 0.0), (1.0, 0.0, 0.0)]
}
ds9_a_cmap = LinearSegmentedColormap('ds9_a', ds9_a_cdict)
colormaps.register(name='ds9_a', cmap=ds9_a_cmap)
ds9_a_r_cmap = ds9_a_cmap.reversed()
colormaps.register(name='ds9_a_r', cmap=ds9_a_r_cmap)

# 6. DS9 B Color Map
ds9_b_cdict = {
    'red':   [(0.0, 0.0, 0.0), (.25, 0.0, 0.0), (.5, 1.0, 1.0), (1.0, 1.0, 1.0)],
    'green': [(0.0, 0.0, 0.0), (.5, 0.0, 0.0), (.75, 1.0, 1.0), (1.0, 1.0, 1.0)],
    'blue':  [(0.0, 0.0, 0.0), (.25, 1.0, 1.0), (.5, 0.0, 0.0), (.75, 0.0, 0.0), (1.0, 1.0, 1.0)]
}
ds9_b_cmap = LinearSegmentedColormap('ds9_b', ds9_b_cdict)
colormaps.register(name='ds9_b', cmap=ds9_b_cmap)
ds9_b_r_cmap = ds9_b_cmap.reversed()
colormaps.register(name='ds9_b_r', cmap=ds9_b_r_cmap)

# 7. DS9 BB Color Map
ds9_bb_cdict = {
    'red':   [(0.0, 0.0, 0.0), (.5, 1.0, 1.0), (1.0, 1.0, 1.0)],
    'green': [(0.0, 0.0, 0.0), (.25, 0.0, 0.0), (.75, 1.0, 1.0), (1.0, 1.0, 1.0)],
    'blue':  [(0.0, 0.0, 0.0), (.5, 0.0, 0.0), (1.0, 1.0, 1.0)]
}
ds9_bb_cmap = LinearSegmentedColormap('ds9_bb', ds9_bb_cdict)
colormaps.register(name='ds9_bb', cmap=ds9_bb_cmap)
ds9_bb_r_cmap = ds9_bb_cmap.reversed()
colormaps.register(name='ds9_bb_r', cmap=ds9_bb_r_cmap)

# 8. DS9 HE Color Map
ds9_he_cdict = {
    'red':   [(0.0, 0.0, 0.0), (.015, .5, .5), (.25, .5, .5), (.5, .75, .75), (1.0, 1.0, 1.0)],
    'green': [(0.0, 0.0, 0.0), (.065, 0.0, 0.0), (.125, .5, .5), (.25, .75, .75), (.5, .81, .81), (1.0, 1.0, 1.0)],
    'blue':  [(0.0, 0.0, 0.0), (.015, .125, .125), (.03, .375, .375), (.065, .625, .625), (.25, .25, .25), (1.0, 1.0, 1.0)]
}
ds9_he_cmap = LinearSegmentedColormap('ds9_he', ds9_he_cdict)
colormaps.register(name='ds9_he', cmap=ds9_he_cmap)
ds9_he_r_cmap = ds9_he_cmap.reversed()
colormaps.register(name='ds9_he_r', cmap=ds9_he_r_cmap)

# 9. DS9 I8 Color Map (ListedColormap)
ds9_i8_colors = [
    (0.0, 0.0, 0.0), (0.0, 1.0, 0.0), (0.0, 0.0, 1.0), 
    (0.0, 1.0, 1.0), (1.0, 0.0, 0.0), (1.0, 1.0, 0.0), 
    (1.0, 0.0, 1.0), (1.0, 1.0, 1.0)
]
ds9_i8_cmap = ListedColormap(ds9_i8_colors, name='ds9_i8')
colormaps.register(name='ds9_i8', cmap=ds9_i8_cmap)
ds9_i8_r_cmap = ds9_i8_cmap.reversed()
colormaps.register(name='ds9_i8_r', cmap=ds9_i8_r_cmap)

# 10. DS9 AIPS Color Map (ListedColormap)
ds9_aips_colors = [
    (.196, .196, .196), (.475, 0.0, .608), (0.0, 0.0, .785),
    (.373, .655, .925), (0.0, .596, 0.0), (0.0, .965, 0.0),
    (1.0, 1.0, 0.0), (1.0, .694, 0.0), (1.0, 0.0, 0.0)
]
ds9_aips_cmap = ListedColormap(ds9_aips_colors, name='ds9_aips')
colormaps.register(name='ds9_aips', cmap=ds9_aips_cmap)
ds9_aips_r_cmap = ds9_aips_cmap.reversed()
colormaps.register(name='ds9_aips_r', cmap=ds9_aips_r_cmap)

# 11. DS9 Heat Color Map
ds9_heat_cdict = {
    'red':   [(0.0, 0.0, 0.0), (.34, 1.0, 1.0), (1.0, 1.0, 1.0)],
    'green': [(0.0, 0.0, 0.0), (1.0, 1.0, 1.0)],
    'blue':  [(0.0, 0.0, 0.0), (.65, 0.0, 0.0), (.98, 1.0, 1.0), (1.0, 1.0, 1.0)]
}
ds9_heat_cmap = LinearSegmentedColormap('ds9_heat', ds9_heat_cdict)
colormaps.register(name='ds9_heat', cmap=ds9_heat_cmap)
ds9_heat_r_cmap = ds9_heat_cmap.reversed()
colormaps.register(name='ds9_heat_r', cmap=ds9_heat_r_cmap)

# 12. DS9 Cool Color Map
ds9_cool_cdict = {
    'red':   [(0.0, 0.0, 0.0), (.29, 0.0, 0.0), (.76, .1, .1), (1.0, 1.0, 1.0)],
    'green': [(0.0, 0.0, 0.0), (.22, 0.0, 0.0), (.96, 1.0, 1.0), (1.0, 1.0, 1.0)],
    'blue':  [(0.0, 0.0, 0.0), (.53, 1.0, 1.0), (1.0, 1.0, 1.0)]
}
ds9_cool_cmap = LinearSegmentedColormap('ds9_cool', ds9_cool_cdict)
colormaps.register(name='ds9_cool', cmap=ds9_cool_cmap)
ds9_cool_r_cmap = ds9_cool_cmap.reversed()
colormaps.register(name='ds9_cool_r', cmap=ds9_cool_r_cmap)

# 13. DS9 Rainbow Color Map
ds9_rainbow_cdict = {
    'red':   [(0.0, 1.0, 1.0), (.2, 0.0, 0.0), (.6, 0.0, 0.0), (.8, 1.0, 1.0), (1.0, 1.0, 1.0)],
    'green': [(0.0, 0.0, 0.0), (.2, 0.0, 0.0), (.4, 1.0, 1.0), (.8, 1.0, 1.0), (1.0, 0.0, 0.0)],
    'blue':  [(0.0, 1.0, 1.0), (.4, 1.0, 1.0), (.6, 0.0, 0.0), (1.0, 0.0, 0.0)]
}
ds9_rainbow_cmap = LinearSegmentedColormap('ds9_rainbow', ds9_rainbow_cdict)
colormaps.register(name='ds9_rainbow', cmap=ds9_rainbow_cmap)
ds9_rainbow_r_cmap = ds9_rainbow_cmap.reversed()
colormaps.register(name='ds9_rainbow_r', cmap=ds9_rainbow_r_cmap)

# 14. DS9 Staircase Color Map (ListedColormap)
ds9_staircase_colors = [
    (i * .3, i * .3, i * 1) for i in np.linspace(0.2, 1, 5)
] + [
    (i * .3, i * 1, i * .3) for i in np.linspace(0.2, 1, 5)
] + [
    (i * 1, i * .3, i * .3) for i in np.linspace(0.2, 1, 5)
]
ds9_staircase_cmap = ListedColormap(ds9_staircase_colors, name='ds9_staircase')
colormaps.register(name='ds9_staircase', cmap=ds9_staircase_cmap)
ds9_staircase_r_cmap = ds9_staircase_cmap.reversed()
colormaps.register(name='ds9_staircase_r', cmap=ds9_staircase_r_cmap)

# 15. DS9 Standard Color Map
ds9_standard_cdict = {
    'red': [
        (0.0, 0.0, 0.0),
        (0.333, 0.3, 0.3),
        (0.333, 0.0, 0.0),
        (0.666, 0.3, 0.3),
        (0.666, 0.3, 0.3),
        (1.0, 1.0, 1.0)
    ],
    'green': [
        (0.0, 0.0, 0.0),
        (0.333, 0.3, 0.3),
        (0.333, 0.3, 0.3),
        (0.666, 1.0, 1.0),
        (0.666, 0.0, 0.0),
        (1.0, 0.3, 0.3)
    ],
    'blue': [
        (0.0, 0.0, 0.0),
        (0.333, 1.0, 1.0),
        (0.333, 0.0, 0.0),
        (0.666, 0.3, 0.3),
        (0.666, 0.0, 0.0),
        (1.0, 0.3, 0.3)
    ]
}
ds9_standard_cmap = LinearSegmentedColormap('ds9_standard', ds9_standard_cdict)
colormaps.register(name='ds9_standard', cmap=ds9_standard_cmap)
ds9_standard_r_cmap = ds9_standard_cmap.reversed()
colormaps.register(name='ds9_standard_r', cmap=ds9_standard_r_cmap)

# 16. DS9 Color Color Map (ListedColormap)
ds9_color_colors = [
    (0.0, 0.0, 0.0), (0.18431, 0.18431, 0.18431), (0.37255, 0.37255, 0.37255),
    (0.56078, 0.56078, 0.56078), (0.74902, 0.74902, 0.74902), (0.93725, 0.93725, 0.93725),
    (0.0, 0.18431, 0.93725), (0.0, 0.37255, 0.74902), (0.0, 0.49804, 0.49804),
    (0.0, 0.74902, 0.30980), (0.0, 0.93725, 0.0), (0.30980, 0.62353, 0.0),
    (0.49804, 0.49804, 0.0), (0.62353, 0.30980, 0.0), (0.93725, 0.0, 0.0),
    (0.74902, 0.0, 0.30980)
]
ds9_color_cmap = ListedColormap(ds9_color_colors, name='ds9_color')
colormaps.register(name='ds9_color', cmap=ds9_color_cmap)
ds9_color_r_cmap = ds9_color_cmap.reversed()
colormaps.register(name='ds9_color_r', cmap=ds9_color_r_cmap)

# 17. DS9 SLS Color Map (ListedColormap)
ds9_sls_colors = [
    (0.000000, 0.000000, 0.000000),
    (0.043442, 0.000000, 0.052883),
    (0.086883, 0.000000, 0.105767),
    (0.130325, 0.000000, 0.158650),
    (0.173767, 0.000000, 0.211533),
    (0.217208, 0.000000, 0.264417),
    (0.260650, 0.000000, 0.317300),
    (0.304092, 0.000000, 0.370183),
    (0.347533, 0.000000, 0.423067),
    (0.390975, 0.000000, 0.475950),
    (0.434417, 0.000000, 0.528833),
    (0.477858, 0.000000, 0.581717),
    (0.521300, 0.000000, 0.634600),
    (0.506742, 0.000000, 0.640217),
    (0.492183, 0.000000, 0.645833),
    (0.477625, 0.000000, 0.651450),
    (0.463067, 0.000000, 0.657067),
    (0.448508, 0.000000, 0.662683),
    (0.433950, 0.000000, 0.668300),
    (0.419392, 0.000000, 0.673917),
    (0.404833, 0.000000, 0.679533),
    (0.390275, 0.000000, 0.685150),
    (0.375717, 0.000000, 0.690767),
    (0.361158, 0.000000, 0.696383),
    (0.346600, 0.000000, 0.702000),
    (0.317717, 0.000000, 0.712192),
    (0.288833, 0.000000, 0.722383),
    (0.259950, 0.000000, 0.732575),
    (0.231067, 0.000000, 0.742767),
    (0.202183, 0.000000, 0.752958),
    (0.173300, 0.000000, 0.763150),
    (0.144417, 0.000000, 0.773342),
    (0.115533, 0.000000, 0.783533),
    (0.086650, 0.000000, 0.793725),
    (0.057767, 0.000000, 0.803917),
    (0.028883, 0.000000, 0.814108),
    (0.000000, 0.000000, 0.824300),
    (0.000000, 0.019817, 0.838942),
    (0.000000, 0.039633, 0.853583),
    (0.000000, 0.059450, 0.868225),
    (0.000000, 0.079267, 0.882867),
    (0.000000, 0.099083, 0.897508),
    (0.000000, 0.118900, 0.912150),
    (0.000000, 0.138717, 0.926792),
    (0.000000, 0.158533, 0.941433),
    (0.000000, 0.178350, 0.956075),
    (0.000000, 0.198167, 0.970717),
    (0.000000, 0.217983, 0.985358),
    (0.000000, 0.237800, 1.000000),
    (0.000000, 0.268533, 1.000000),
    (0.000000, 0.299267, 1.000000),
    (0.000000, 0.330000, 1.000000),
    (0.000000, 0.360733, 1.000000),
    (0.000000, 0.391467, 1.000000),
    (0.000000, 0.422200, 1.000000),
    (0.000000, 0.452933, 1.000000),
    (0.000000, 0.483667, 1.000000),
    (0.000000, 0.514400, 1.000000),
    (0.000000, 0.545133, 1.000000),
    (0.000000, 0.575867, 1.000000),
    (0.000000, 0.606600, 1.000000),
    (0.000000, 0.631733, 0.975300),
    (0.000000, 0.656867, 0.950600),
    (0.000000, 0.682000, 0.925900),
    (0.000000, 0.707133, 0.901200),
    (0.000000, 0.732267, 0.876500),
    (0.000000, 0.757400, 0.851800),
    (0.000000, 0.782533, 0.827100),
    (0.000000, 0.807667, 0.802400),
    (0.000000, 0.832800, 0.777700),
    (0.000000, 0.857933, 0.753000),
    (0.000000, 0.883067, 0.728300),
    (0.000000, 0.908200, 0.703600),
    (0.000000, 0.901908, 0.676675),
    (0.000000, 0.895617, 0.649750),
    (0.000000, 0.889325, 0.622825),
    (0.000000, 0.883033, 0.595900),
    (0.000000, 0.876742, 0.568975),
    (0.000000, 0.870450, 0.542050),
    (0.000000, 0.864158, 0.515125),
    (0.000000, 0.857867, 0.488200),
    (0.000000, 0.851575, 0.461275),
    (0.000000, 0.845283, 0.434350),
    (0.000000, 0.838992, 0.407425),
    (0.000000, 0.832700, 0.380500),
    (0.000000, 0.832308, 0.354858),
    (0.000000, 0.831917, 0.329217),
    (0.000000, 0.831525, 0.303575),
    (0.000000, 0.831133, 0.277933),
    (0.000000, 0.830742, 0.252292),
    (0.000000, 0.830350, 0.226650),
    (0.000000, 0.829958, 0.201008),
    (0.000000, 0.829567, 0.175367),
    (0.000000, 0.829175, 0.149725),
    (0.000000, 0.828783, 0.124083),
    (0.000000, 0.828392, 0.098442),
    (0.000000, 0.828000, 0.072800),
    (0.033167, 0.834167, 0.066733),
    (0.066333, 0.840333, 0.060667),
    (0.099500, 0.846500, 0.054600),
    (0.132667, 0.852667, 0.048533),
    (0.165833, 0.858833, 0.042467),
    (0.199000, 0.865000, 0.036400),
    (0.232167, 0.871167, 0.030333),
    (0.265333, 0.877333, 0.024267),
    (0.298500, 0.883500, 0.018200),
    (0.331667, 0.889667, 0.012133),
    (0.364833, 0.895833, 0.006067),
    (0.398000, 0.902000, 0.000000),
    (0.430950, 0.902000, 0.000000),
    (0.463900, 0.902000, 0.000000),
    (0.496850, 0.902000, 0.000000),
    (0.529800, 0.902000, 0.000000),
    (0.562750, 0.902000, 0.000000),
    (0.595700, 0.902000, 0.000000),
    (0.628650, 0.902000, 0.000000),
    (0.661600, 0.902000, 0.000000),
    (0.694550, 0.902000, 0.000000),
    (0.727500, 0.902000, 0.000000),
    (0.760450, 0.902000, 0.000000),
    (0.793400, 0.902000, 0.000000),
    (0.810617, 0.897133, 0.003983),
    (0.827833, 0.892267, 0.007967),
    (0.845050, 0.887400, 0.011950),
    (0.862267, 0.882533, 0.015933),
    (0.879483, 0.877667, 0.019917),
    (0.896700, 0.872800, 0.023900),
    (0.913917, 0.867933, 0.027883),
    (0.931133, 0.863067, 0.031867),
    (0.948350, 0.858200, 0.035850),
    (0.965567, 0.853333, 0.039833),
    (0.982783, 0.848467, 0.043817),
    (1.000000, 0.843600, 0.047800),
    (0.995725, 0.824892, 0.051600),
    (0.991450, 0.806183, 0.055400),
    (0.987175, 0.787475, 0.059200),
    (0.982900, 0.768767, 0.063000),
    (0.978625, 0.750058, 0.066800),
    (0.974350, 0.731350, 0.070600),
    (0.970075, 0.712642, 0.074400),
    (0.965800, 0.693933, 0.078200),
    (0.961525, 0.675225, 0.082000),
    (0.957250, 0.656517, 0.085800),
    (0.952975, 0.637808, 0.089600),
    (0.948700, 0.619100, 0.093400),
    (0.952975, 0.600408, 0.085617),
    (0.957250, 0.581717, 0.077833),
    (0.961525, 0.563025, 0.070050),
    (0.965800, 0.544333, 0.062267),
    (0.970075, 0.525642, 0.054483),
    (0.974350, 0.506950, 0.046700),
    (0.978625, 0.488258, 0.038917),
    (0.982900, 0.469567, 0.031133),
    (0.987175, 0.450875, 0.023350),
    (0.991450, 0.432183, 0.015567),
    (0.995725, 0.413492, 0.007783),
    (1.000000, 0.394800, 0.000000),
    (0.998342, 0.361900, 0.000000),
    (0.996683, 0.329000, 0.000000),
    (0.995025, 0.296100, 0.000000),
    (0.993367, 0.263200, 0.000000),
    (0.991708, 0.230300, 0.000000),
    (0.990050, 0.197400, 0.000000),
    (0.988392, 0.164500, 0.000000),
    (0.986733, 0.131600, 0.000000),
    (0.985075, 0.098700, 0.000000),
    (0.983417, 0.065800, 0.000000),
    (0.981758, 0.032900, 0.000000),
    (0.980100, 0.000000, 0.000000),
    (0.955925, 0.000000, 0.000000),
    (0.931750, 0.000000, 0.000000),
    (0.907575, 0.000000, 0.000000),
    (0.883400, 0.000000, 0.000000),
    (0.859225, 0.000000, 0.000000),
    (0.835050, 0.000000, 0.000000),
    (0.810875, 0.000000, 0.000000),
    (0.786700, 0.000000, 0.000000),
    (0.762525, 0.000000, 0.000000),
    (0.738350, 0.000000, 0.000000),
    (0.714175, 0.000000, 0.000000),
    (0.690000, 0.000000, 0.000000),
    (0.715833, 0.083333, 0.083333),
    (0.741667, 0.166667, 0.166667),
    (0.767500, 0.250000, 0.250000),
    (0.793333, 0.333333, 0.333333),
    (0.819167, 0.416667, 0.416667),
    (0.845000, 0.500000, 0.500000),
    (0.870833, 0.583333, 0.583333),
    (0.896667, 0.666667, 0.666667),
    (0.922500, 0.750000, 0.750000),
    (0.948333, 0.833333, 0.833333),
    (0.974167, 0.916667, 0.916667),
    (1.000000, 1.000000, 1.000000),
    (1.000000, 1.000000, 1.000000),
    (1.000000, 1.000000, 1.000000),
    (1.000000, 1.000000, 1.000000),
    (1.000000, 1.000000, 1.000000),
    (1.000000, 1.000000, 1.000000),
    (1.000000, 1.000000, 1.000000),
    (1.000000, 1.000000, 1.000000)
]
ds9_sls_cmap = ListedColormap(ds9_sls_colors, name='ds9_sls')
colormaps.register(name='ds9_sls', cmap=ds9_sls_cmap)
ds9_sls_r_cmap = ds9_sls_cmap.reversed()
colormaps.register(name='ds9_sls_r', cmap=ds9_sls_r_cmap)

# 18. DS9 HSVColorMap (LinearSegmentedColormap)
def hsv_to_rgb(h, s, v):
    h = h % 360
    h /= 60.0
    i = int(h)
    f = h - i
    p = v * (1 - s)
    q = v * (1 - s * f)
    t = v * (1 - s * (1 - f))
    if i == 0:
        return v, t, p
    elif i == 1:
        return q, v, p
    elif i == 2:
        return p, v, t
    elif i == 3:
        return p, q, v
    elif i == 4:
        return t, p, v
    elif i == 5:
        return v, p, q

ds9_hsv_colors = []
size = 200
for i in range(size):
    frac = 1.0 - (i / (size - 1))
    h = frac * 360.0 + 270.0
    s = abs(np.sin(frac * np.pi))
    v = (1.0 - frac) ** (1.0 / 3.0)
    ds9_hsv_colors.append(hsv_to_rgb(h, s, v))

ds9_hsv_cmap = ListedColormap(ds9_hsv_colors, name='ds9_hsv')
colormaps.register(name='ds9_hsv', cmap=ds9_hsv_cmap)
ds9_hsv_r_cmap = ds9_hsv_cmap.reversed()
colormaps.register(name='ds9_hsv_r', cmap=ds9_hsv_r_cmap)

コードの要点

  • LinearSegmentedColormap
    これは、色の成分（赤、緑、青）を段階的に変化させるカラーマップを作成するためのクラスです。各色成分に対して、(位置, 下限値, 上限値) のタプルを使って、色の遷移を細かく指定します。たとえば、ds9_standard_cdict では色が複雑に変化するように定義されています。

  • ListedColormap
    こちらは、リスト形式で定義された特定の色のセットをそのまま使用するカラーマップを作成するためのクラスです。ds9_i8_cmap のように、あらかじめ指定された色のリストをカラーマップに適用します。段階的な変化ではなく、指定された順番に色が表示されます。

  • _r
    _r は、既存のカラーマップを逆順にしたものを生成します。たとえば、ds9_grey_r_cmap や ds9_red_r_cmap のように、reversed() メソッドを使って色の順番を反転させたカラーマップを作成しています。これは、元のカラーマップを逆に使いたい場合に便利です。

実装したカラーバーの一覧

実装したカラーバーの一覧を表示します。

カラーバーの表示コード(このコードは実装に関係ないためスキップしても良い) 
# カラーバーの表示形式のコードは https://matplotlib.org/stable/gallery/color/colormap_reference.html#reversed-colormaps を参照
cmaps = [
    ('DS9 Colormaps', [
        'ds9_grey', 'ds9_red', 'ds9_green', 'ds9_blue',
        'ds9_a', 'ds9_b', 'ds9_bb', 'ds9_he',
        'ds9_i8', 'ds9_aips', 'ds9_heat', 'ds9_cool',
        'ds9_rainbow', 'ds9_staircase', 'ds9_standard', 'ds9_color',
        'ds9_sls', 'ds9_hsv'
    ]),
    ('Reverse DS9 Colormaps', [
        'ds9_grey_r', 'ds9_red_r', 'ds9_green_r', 'ds9_blue_r',
        'ds9_a_r', 'ds9_b_r', 'ds9_bb_r', 'ds9_he_r',
        'ds9_i8_r', 'ds9_aips_r', 'ds9_heat_r', 'ds9_cool_r',
        'ds9_rainbow_r', 'ds9_staircase_r', 'ds9_standard_r', 'ds9_color_r',
        'ds9_sls_r', 'ds9_hsv_r'
    ])
]

gradient = np.linspace(0, 1, 256)
gradient = np.vstack((gradient, gradient))


def plot_color_gradients(cmap_category, cmap_list):
    nrows = len(cmap_list)
    figh = 0.35 + 0.15 + (nrows + (nrows-1)*0.1)*0.22
    fig, axs = plt.subplots(nrows=nrows, figsize=(6.4, figh))
    fig.subplots_adjust(top=1-.35/figh, bottom=.15/figh, left=0.2, right=0.99)

    axs[0].set_title(f"{cmap_category} colormaps", fontsize=14)

    for ax, cmap_name in zip(axs, cmap_list):
        ax.imshow(gradient, aspect='auto', cmap=cmap_name)
        ax.text(-.01, .5, cmap_name, va='center', ha='right', fontsize=10,
                transform=ax.transAxes)

    for ax in axs:
        ax.set_axis_off()
    
    plt.show()

for cmap_category, cmap_list in cmaps:
    plot_color_gradients(cmap_category, cmap_list)

image.png
image.png

カラーマップの出力例

ここでは、ds9_b というカラーマップを使って、データを可視化した出力例を紹介します。

# 出力例（'ds9_b'の表示例）
# サンプルデータ作成
x = np.linspace(0, 1, 100)
X, Y = np.meshgrid(x, x)
Z = np.sin(2 * np.pi * X) * np.cos(2 * np.pi * Y)

# プロットを作成
fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 4))

# imshowでカラーマップ'ds9_b'を適用
img = ax.imshow(Z, cmap='ds9_b')

# カラーバーの追加
fig.colorbar(img, ax=ax)

# タイトルの設定
ax.set_title('Custom Color Map: ds9_b')

plt.show()

出力結果
image.png

このカラーマップは非常に滑らかで、データの微細な変化を視覚的に捉えやすくなっています。ds9_sls は天文学のデータ解析でよく使われる定番カラーマップですが、ds9_b のようなカラーマップもデータの特性に応じて効果的に使えます。目的に応じてカラーマップを選択し、データ可視化に役立ててください。

カラーマップの実データでの比較例

実際の天文データとして、超新星残骸カシオペア座AのChandra X線観測画像を、matplotlib のデフォルトカラーマップ（CMRmap）と、今回実装した DS9 のカラーバー（ds9_b）で比較してみましょう。

左が matplotlib のデフォルトカラーマップ（CMRmap）で、右が DS9 のカラーバー（ds9_b） です。ds9_b は CMRmap と似ていますが、より滑らかな色の遷移が特徴で、X線データの細部を美しく強調しています。

casa_mat_vs_ds9.png

まとめ

本記事では、天文学でよく使われる SAOImage DS9 のカラーマップを Python の matplotlib で再現する方法を紹介しました。これにより、DS9 のカラーマップを使って、データの視覚化をより直感的で見やすくし、解析の再現性を高めることができます。

DS9 のカラーマップと matplotlib を活用することで、データの新たな側面を発見する一助となることを願っています。

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