Matplotlib에서 Parula 컬러맵 만드는 방법

Matplotlib에서 Parula 컬러맵 만드는 방법

Matplotlib에서 Parula 스타일의 컬러맵을 직접 만들어 시각화에 활용할 수 있습니다. 아래 단계를 따라 하면 손쉽게 구현할 수 있습니다.

구현 단계

• 그림(figure) 크기를 설정하고, 서브플롯 사이 및 주변의 여백(padding)을 조정합니다.
• NumPy를 이용해 컬러맵에 사용할 데이터를 생성합니다.
• 색상 리스트로부터 LinearSegmentedColormap 객체를 생성합니다.
• Viscm은 컬러맵을 분석하고 새로운 컬러맵을 제작할 때 유용한 경량 도구입니다.
• imshow() 메서드를 사용하여 데이터를 2D 정규 래스터(raster) 이미지 형태로 화면에 출력합니다.
• 마지막으로 show() 메서드를 호출하여 그림을 표시합니다.

예제 코드

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

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

cm_data = np.random.rand(4, 4)
parula_map = LinearSegmentedColormap.from_list('parula', cm_data)
viscm(parula_map)

plt.imshow(np.linspace(0, 100, 256)[None, :], aspect='auto', cmap=parula_map)
plt.show()

실행 결과

위 예제에서는 np.random.rand(4, 4)로 무작위 색상 데이터를 생성한 뒤, LinearSegmentedColormap.from_list()를 통해 'parula'라는 이름의 컬러맵을 정의했습니다. 이후 viscm()으로 컬러맵을 시각적으로 분석하고, imshow()에 그라데이션 데이터를 전달하여 최종 결과를 확인할 수 있습니다.