Matplotlibで利用可能なすべてのカラーマップをアニメーションで確認する方法

Matplotlibには、データ可視化に活用できる多彩なカラーマップが組み込まれています。本記事では、アニメーション機能を使って、Matplotlibで利用可能なすべてのカラーマップを順番に切り替えながら表示する方法を解説します。

実装の手順

すべてのカラーマップを確認するには、以下の手順に従います。

• 図のサイズを設定し、サブプロット間および周囲の余白を調整します。
• 新しい図を作成するか、既存の図をアクティブにします。
• サブプロット構成の一部として、図に ~.axes.Axes を追加します。
• make_axes_locatable を使い、既存の軸をもとにカラーバー用の軸を作成します。
• NumPy を使ってランダムなデータを生成します。
• imshow() でデータを2Dラスター画像として表示します。
• ScalarMappable インスタンス im のカラーバーを作成します。
• 現在の図にタイトルを設定します。
• 利用可能なすべてのカラーマップで画像をアニメーション化します。
• 関数を繰り返し呼び出すことでアニメーションを生成します。
• 図を表示するには show() メソッドを使用します。

コード例

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation as animation
from mpl_toolkits.axes_grid1 import make_axes_locatable

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

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
div = make_axes_locatable(ax)
cax = div.append_axes('right', '5%', '5%')
data = np.random.rand(5, 5)
im = ax.imshow(data)
cb = fig.colorbar(im, cax=cax)
cmap = plt.colormaps()
tx = ax.set_title('Color map: {0}'.format(cmap[0]))

def animate(i):
   cax.cla()
   data = np.random.rand(5, 5)
   im = ax.imshow(data, cmap=cmap[i])
   fig.colorbar(im, cax=cax)
   tx.set_text('Color map: {0}'.format(cmap[i]))

ani = animation.FuncAnimation(fig, animate, frames=166)

plt.show()

出力結果

このコードを実行すると、ランダムに生成された5×5のデータが画像として表示され、Matplotlibに登録されている全カラーマップが1種類ずつ順番に切り替わるアニメーションとして再生されます。各フレームでは、適用中のカラーマップ名がグラフのタイトルに表示され、右側のカラーバーも色の変化に合わせて自動的に更新されます。

ポイント解説

• plt.colormaps()：利用可能なカラーマップの一覧を取得できます。登録されているカラーマップの総数はMatplotlibのバージョンによって異なるため、frames の値は環境に合わせて調整してください。
• make_axes_locatable：元のAxesと高さを揃えたカラーバー用のAxesを簡単に追加できる便利なツールです。レイアウトの崩れを防ぎたい場合に有効です。
• animation.FuncAnimation：指定した関数をフレームごとに繰り返し呼び出すことでアニメーションを構築します。ここでは animate(i) が各フレームで呼ばれ、カラーマップの切り替えと再描画を行っています。