pythonのcolormapについて

Question

from sklearn.datasets import make_classification
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib

X,y=make_classification(n_samples=50,n_features=2,n_redundant=0,random_state=0)
print(X)
print(X[:, 0])
print(X[:, 1])

plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, marker=".",
            cmap=matplotlib.cm.get_cmap(name="bwr"), alpha=0.7)
plt.grid(True)
plt.show()

aidemyでpythonを勉強していく中で分類データを自分で作り、それをプロットするというチャプターを学んでいます。

その中でmatplotlib内のcolormapに関する記述がaidemyには乗っていなくなぜこのような図が出てくるのかよくわかりません。

cmap=matplotlib.cm.get_cmap(name="bwr")

Answer 1

plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, marker=".",
            cmap=matplotlib.cm.get_cmap(name="bwr"), alpha=0.7)

これのcというオプションが点の色に対応するんですが、yを渡していますね。
こうするとyが0-1でスケーリングされてカラーマップに渡される仕掛けになっています。

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> import matplotlib
>>> bwr = matplotlib.cm.get_cmap(name="bwr")
>>> bwr(0)
(0.0, 0.0, 1.0, 1.0)
>>> bwr(1)
(0.00784313725490196, 0.00784313725490196, 1.0, 1.0)

カラーマップ自体はこういうオブジェクトです。RGBAを返す。

---

そのサンプルコードの書き方は冗長なので、以下の方を好む人が多いでしょう。これでも同様に動くはずです。

plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, marker=".",
            cmap="bwr", alpha=0.7)

Comments

[KokiSakai]

教えていただいたコードでも動きました。
ありがとうございます。

Answer 2

まず以下のコードは質問にありますcmapの引数を指定しないコードになります。
とりあえずなくても動作します。

from sklearn.datasets import make_classification
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
# cmap=matplotlib.cm.get_cmap(name="bwr")なし
X,y=make_classification(n_samples=50,n_features=2,n_redundant=0,random_state=0)
print(X)
print(X[:, 0])
print(X[:, 1])

plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, marker=".", alpha=0.7)
plt.grid(True)
plt.show()

その中でmatplotlib内のcolormapに関する記述がaidemyには乗っていなくなぜこのような図が出てくるのかよくわかりません。

matplotlibのデフォルトの色が見にくい？ので色変えてるのですかね。
あと見やすい色に色を変えるというのは教材での本質ではない(色を変えるということを伝えたいなら説明があるかなと)説明がないのかなと思いました。なので気になったら調べてね程度レベルだと思いますよ。

Comments

[KokiSakai]

どうやらそのようですね。
ありがとうございます。