はじめに
この記事では、matplotlibのscroll_eventを使用して、imshowで表示した画像のカラーマップ（cmap）を動的に変更する方法について解説します。マウススクロールで簡単にカラーマップを切り替えることができるようになります。
コード＆解説
データ可視化において、適切なカラーマップ（cmap）の選択は非常に重要です。異なるカラーマップを試すことで、データの特徴や傾向をより効果的に把握できることがあります。この記事では、matplotlibを使用して画像を表示し、マウススクロールで簡単にカラーマップを切り替える方法を解説します。
モジュールのインポート
バージョン
データの作成
256 x 256の2Dデータのランダムな位置に点を作成して、ガウシアンフィルターをかけた画像を用います。
画像を表示
生成した画像は以下のようになります。
cmaps
使用するcmapをリスト形式で定義しておきます。
スクロールイベントのクラスの設定
コンストラクタ
色々な初期設定を行なっておきます。
スクロールイベント
マウススクロールの方向によって、「上」の場合は self.ind に1を加え、「下」の場合は self.ind から1を引きます。
update関数
self.im.set_cmap(cmaps[self.ind])でcmapをアップデートする関数となっております。
スクロールでcmapを選択する処理の実行
IndexTracker(ax, im, cmaps, cax)を実行することで、以下の動画のように簡単にcmapを変更できるようになります。
まとめ
matplotlibのイベントハンドリング機能を使用することで、マウススクロールによる画像のカラーマップの動的な変更が可能になります。この方法は、データ可視化の探索段階で異なるカラーマップを素早く比較したい場合に特に有用です。
また、この技術は画像処理、科学データの分析、医療画像の閲覧など、様々な分野で応用できます。インタラクティブな要素を加えることで、データ分析の効率と質を向上させることができます。
参考
コメント