Matplotlib에서 사용자 정의 컬러맵으로 imshow()에 데이터 시각화하기

Matplotlib에서 사용자 정의 컬러맵(custom colormap)을 만들어 imshow() 함수로 데이터를 시각화하려면 아래 단계를 따르면 됩니다.

구현 단계

• 그림(figure) 크기를 설정하고 서브플롯 주변 및 사이의 여백(padding)을 조정합니다.
• NumPy를 사용해 무작위(random) 데이터 포인트를 생성합니다.
• 색상 리스트로부터 컬러맵(colormap) 객체를 생성합니다.
• 데이터를 이미지 형태, 즉 2D 규격 래스터(raster)로 화면에 표시합니다.
• 그림을 출력하려면 show() 메서드를 사용합니다.

예제 코드

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()

코드 설명

• np.random.rand(5, 5): 0과 1 사이의 실수 값으로 이루어진 5×5 크기의 무작위 배열을 생성합니다.
• ListedColormap(['r', 'g', 'b']): 빨강, 초록, 파랑 세 가지 색상으로 구성된 사용자 정의 컬러맵 객체를 만듭니다.
• plt.imshow(data, cmap=cmap): 생성한 데이터를 지정한 컬러맵에 따라 이미지처럼 표시합니다. 값의 크기에 따라 세 가지 색상이 매핑됩니다.

실행 결과

위 코드를 실행하면 5×5 무작위 데이터가 빨강·초록·파랑으로 구성된 사용자 정의 컬러맵 기반의 2D 이미지로 출력됩니다.