Matplotlibで数値を色（RGB）にマッピングする方法を解説

Matplotlibでは、colors.Normalizeとcm.ScalarMappableを組み合わせることで、任意の数値をRGBA形式のカラータプル（赤・緑・青）へ簡単にマッピングできます。この記事では、1.0〜2.0の範囲にある10個の値をグレースケールの色へ変換する例を通じて、具体的な手順をわかりやすく解説します。

値を色にマッピングする手順

• 1.00〜2.00の範囲で10個の値からなるリストを作成します。

• vminとvmaxで指定した区間に対して、データを線形に正規化します。

• スカラー値をRGBAへ変換するためのマッパーオブジェクトを取得します。

• 各値を順に処理し、対応する色の値へマッピングします。

• 元の値と、マッピング後の赤・緑・青の値を並べて出力します。

サンプルコード

import numpy as np
from matplotlib import cm, colors
values = np.linspace(1.0, 2.0, 10)
norm = colors.Normalize(vmin=1.0, vmax=2.0, clip=True)
mapper = cm.ScalarMappable(norm=norm, cmap=cm.Greys_r)
for value in values:
    print("%.2f" % value, "=",
        "red:%.2f" % mapper.to_rgba(value)[0],
        "green:%.2f" % mapper.to_rgba(value)[1],
        "blue:%.2f" % mapper.to_rgba(value)[2])

実行結果

1.00 = red:0.00 green:0.00 blue:0.00
1.11 = red:0.13 green:0.13 blue:0.13
1.22 = red:0.28 green:0.28 blue:0.28
1.33 = red:0.41 green:0.41 blue:0.41
1.44 = red:0.53 green:0.53 blue:0.53
1.56 = red:0.66 green:0.66 blue:0.66
1.67 = red:0.78 green:0.78 blue:0.78
1.78 = red:0.87 green:0.87 blue:0.87
1.89 = red:0.95 green:0.95 blue:0.95
2.00 = red:1.00 green:1.00 blue:1.00

コードのポイント

colors.Normalize(vmin=1.0, vmax=2.0, clip=True)は、入力値を0.0〜1.0の範囲へ線形変換する正規化クラスです。clip=Trueを指定すると、範囲外の値は自動的に最小値または最大値にクリップされるため、想定外の値が混ざっても安全に処理できます。

cm.ScalarMappable(norm=norm, cmap=cm.Greys_r)は、正規化済みの値を指定したカラーマップに基づいてRGBAタプルへ変換するオブジェクトです。to_rgba()メソッドに値を渡すことで、赤・緑・青・アルファの各成分を0.0〜1.0の範囲で取得できます。実行結果を見ると、値が小さいほど黒（0.0）に、大きいほど白（1.0）に近づいており、数値の大小がそのまま明暗の差として表現されていることが確認できます。

この手法は、散布図やヒートマップなどで数値に応じた色分けを行いたい場合に非常に便利です。カラーマップをcm.viridisやcm.RdYlGnなどに変更すれば、目的に応じたさまざまな配色でデータを可視化できます。