MatplotlibでParulaカラーマップを作成する方法を解説

Matplotlibには標準で用意されていない「Parula」カラーマップを自作して使いたい場面があります。この記事では、LinearSegmentedColormapを使ってParula風のカラーマップを簡単に作成する手順を、サンプルコード付きでわかりやすく紹介します。

作成の手順

MatplotlibでParulaカラーマップを作成するには、以下のステップに沿って進めます。

• 図のサイズと余白を設定する：plt.rcParamsでフィギュアサイズやサブプロット間・周囲のパディングを調整します。
• Numpyでカラーマップ用のデータを作成する：カラーパターンの元となるデータを生成します。
• LinearSegmentedColormapを作成する：色のリストからLinearSegmentedColormap.from_list()メソッドを使ってカスタムカラーマップを定義します。
• viscmで可視化する：「Viscm」はカラーマップの分析や新しいカラーマップの作成に役立つ便利なツールです。
• imshow()でデータを画像として表示する：2次元のラスタ形式でデータを描画します。
• show()で図を表示する：最後にplt.show()を呼び出して結果を確認します。

サンプルコード

from matplotlib.colors import LinearSegmentedColormap
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from viscm import viscm

# 図のサイズとレイアウトを設定
plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True

# カラーマップ用のランダムデータを生成
cm_data = np.random.rand(4, 4)

# LinearSegmentedColormapでParulaカラーマップを作成
parula_map = LinearSegmentedColormap.from_list('parula', cm_data)

# viscmでカラーマップを分析・可視化
viscm(parula_map)

# imshow()でグラデーションを画像として表示
plt.imshow(np.linspace(0, 100, 256)[None, :], aspect='auto', cmap=parula_map)
plt.show()

実行結果

上記のコードを実行すると、作成したParulaカラーマップが適用されたグラデーション画像が表示されます。np.random.rand(4, 4)で生成したデータは実行ごとに変わるため、毎回異なる配色のカラーマップが得られる点にも注目してください。

なお、実際のMATLABのParulaカラーマップと同じ配色を再現したい場合は、ランダムデータではなくParulaの公式RGB値リストを使用すると、より忠実な再現が可能です。