【matplotlib】pcolormeshのカラーバーの範囲を設定する方法と正規化（ノーマライズ）する方法[Python]

2024年11月4日

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Matplotlib

前回、PythonのSciPyでintegrate.quadを使って積分する方法を紹介しました。

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今回はpcolormeshのカラーバーの範囲を設定する方法と正規化（ノーマライズ）する方法を紹介します。

まずはpcolormeshのおさらいです。

pcolormeshはX軸のリストとY軸のリストを作成し、それぞれの交点の強度を２次元リストで作成し、それを「pcolormesh(X軸の値, Y軸の値, 強度)」とすることで２次元のカラーマップを作成することができます。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x_num = 5
y_num = 7
step = 0.5

x_list = np.arange(0, x_num, step)
y_list = np.arange(0, y_num, step)

z_list = []
for y_val in y_list:
    z_list_temp = []
    for x_val in x_list:
        z_list_temp.append(x_val*y_val)
    z_list.append(z_list_temp)

fig = plt.figure()
plt.clf()

plt.pcolormesh(x_list, y_list, z_list)

plt.colorbar()
plt.show()

実行結果

カラーバーの範囲を設定する方法

カラーバーの範囲を設定するには「pcolormesh」のオプション引数として「vmin」、「vmax」を設定します。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x_num = 5
y_num = 7
step = 0.5

x_list = np.arange(0, x_num, step)
y_list = np.arange(0, y_num, step)

z_list = []
for y_val in y_list:
    z_list_temp = []
    for x_val in x_list:
        z_list_temp.append(x_val*y_val)
    z_list.append(z_list_temp)

fig = plt.figure()
plt.clf()

plt.pcolormesh(x_list, y_list, z_list, vmin=10, vmax=20)

plt.colorbar()
plt.show()

実行結果

カラーバーの色を正規化する方法

次にカラーバーの色を正規化する方法を紹介します。

カラーバーの色を正規化するには「pcolormesh」のオプション引数に「norm」を追加します。

設定できる値としては「linear（デフォルト）」、「log」、「symlog」、「logit」があります。

・linearの場合

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

x_num = 5
y_num = 7
step = 0.5

x_list = np.arange(0, x_num, step)
y_list = np.arange(0, y_num, step)

z_list = []
for y_val in y_list:
    z_list_temp = []
    for x_val in x_list:
        z_list_temp.append(x_val*y_val)
    z_list.append(z_list_temp)

fig = plt.figure()
plt.clf()

plt.pcolormesh(x_list, y_list, z_list, norm="linear")

plt.colorbar()
plt.show()

実行結果

・logの場合

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

x_num = 5
y_num = 7
step = 0.5

x_list = np.arange(0, x_num, step)
y_list = np.arange(0, y_num, step)

z_list = []
for y_val in y_list:
    z_list_temp = []
    for x_val in x_list:
        z_list_temp.append(x_val*y_val)
    z_list.append(z_list_temp)

fig = plt.figure()
plt.clf()

plt.pcolormesh(x_list, y_list, z_list, norm="log")

plt.colorbar()
plt.show()

実行結果

・symlogの場合

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

x_num = 5
y_num = 7
step = 0.5

x_list = np.arange(0, x_num, step)
y_list = np.arange(0, y_num, step)

z_list = []
for y_val in y_list:
    z_list_temp = []
    for x_val in x_list:
        z_list_temp.append(x_val*y_val)
    z_list.append(z_list_temp)

fig = plt.figure()
plt.clf()

plt.pcolormesh(x_list, y_list, z_list, norm="symlog")

plt.colorbar()
plt.show()

実行結果

・logitの場合

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

x_num = 5
y_num = 7
step = 0.5

x_list = np.arange(0, x_num, step)
y_list = np.arange(0, y_num, step)

z_list = []
for y_val in y_list:
    z_list_temp = []
    for x_val in x_list:
        z_list_temp.append(x_val*y_val)
    z_list.append(z_list_temp)

fig = plt.figure()
plt.clf()

plt.pcolormesh(x_list, y_list, z_list, norm="logit")

plt.colorbar()
plt.show()

実行結果