Matplotlibでカスタムカラーマップを作成し、imshow()でデータをプロットする方法

Matplotlibでimshow()を使ってデータを可視化する際に、独自のカスタムカラーマップを適用したいケースはよくあります。その場合は、以下の手順に従うことで簡単に実現できます。

実装の手順

• 図（figure）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。
• NumPyを使ってランダムなデータポイントを生成します。
• 色のリストからListedColormapオブジェクトを作成し、カスタムカラーマップを定義します。
• データを画像として表示します。つまり、2次元の正規ラスター上に描画します。
• 図を画面に表示するには、show()メソッドを呼び出します。

なお、ListedColormapは指定した色のリストから離散的なカラーマップを生成するクラスです。ここでは「赤・緑・青」の3色を指定していますが、任意の色名や16進数カラーコードのリストを渡すことで、自由に配色をカスタマイズできます。

コード例

from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib.colors import ListedColormap
import numpy as np

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

data = np.random.rand(5, 5)
cmap = ListedColormap(['r', 'g', 'b'])

plt.imshow(data, cmap=cmap)
plt.show()

出力結果

このコードを実行すると、5×5のランダムな値を持つ配列が、赤・緑・青の3色で構成されたカスタムカラーマップによって色分けされ、画像として表示されます。データの値域に応じて自動的に色が割り当てられるため、ヒートマップや分類結果の可視化などにも応用できます。