Pythonデータサイエンスハンドブック ―Jupyter、NumPy、pandas、Matplotlib、scikit-learnを使ったデータ分析、機械学習

4.9

 カラーバーのカスタマイズ

259

として、カラー表示グラフを提供しています。まず最初に、使用するモジュールをインポートして

Jupyter notebook

の設定を行います。

In[1]: import matplotlib.pyplot as plt

plt.style.use('classic')

In[2]: %matplotlib inline

import numpy as np

これまでに何度も見てきたように、最も単純なカラーバーは

plt.colorbar()

メソッドで作成で

きます（図 4-49）。

In[3]: x = np.linspace(0, 10, 1000)

I = np.sin(x) * np.cos(x[:, np.newaxis])

plt.imshow(I)

plt.colorbar();

図4-49　単純なカラーバー

ここでは、これらのカラーバーをカスタマイズし、さまざまな状況で効果的に使用するための方

法について説明します。

4.9.1

 カラーバーのカスタマイズ

描画関数に対して

cmap

引数を使用して、カラーマップ（

colormap

）を指定できます（図4-50）。

In[4]: plt.imshow(I, cmap='gray');

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4

章 

Matplotlib ...