matplotlibで特定の値を特別な色で扱うカラーマップを作成する方法

matplotlibでは、set_under()メソッドとextendオプションを組み合わせることで、特定の値（例：閾値未満のデータ）を特別な色で強調表示するカラーマップを簡単に作成できます。以下に、その具体的な手順を紹介します。

実装の手順

• 図のサイズを設定し、サブプロット間および周囲の余白（パディング）を調整します。
• plt.get_cmap('rainbow') を使って、「rainbow」という名前のカラーマップインスタンスを取得します。
• set_under('red') メソッドを使って、指定した下限値より小さい範囲外の値に対する色を赤に設定します。
• numpyを使ってランダムなデータと、極小値 eps（np.spacing(0.0)）を作成します。
• plt.subplots() で図とサブプロットを作成します。
• imshow() メソッドを使って、データを2Dラスター画像として表示します。このとき vmin=eps を指定することで、eps未満の値が「under」領域として扱われます。
• fig.colorbar(im, extend='min') でScalarMappableインスタンス im のカラーバーを作成し、下限側に矢印マーカーを表示します。
• plt.show() メソッドで図を画面に表示します。

ポイント解説

set_under()は、vminで設定した下限値よりも小さい値に適用される色を定義するメソッドです。同様に、上限値を超える値にはset_over()が使用できます。また、カラーバーにextend='min'を指定すると、範囲外の値が存在することを視覚的に示す矢印がカラーバーの下端に追加され、グラフの読み手に分かりやすくなります。

サンプルコード

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True

cmap = plt.get_cmap('rainbow')
cmap.set_under('red')

data = np.random.randn(5, 5)
eps = np.spacing(0.0)

fig, ax = plt.subplots()
im = ax.imshow(data, interpolation='nearest', vmin=eps, cmap=cmap)
fig.colorbar(im, extend='min')

plt.show()

出力結果

このコードを実行すると、rainbowカラーマップで色付けされた5×5のヒートマップが表示されます。0以下の負の値はすべて赤色で描画され、カラーバーの下端には赤の矢印が付きます。これにより、通常の範囲内のデータと特別に扱いたい値を一目で区別できるようになります。