[Python] print()では意図通りの値となっている1次元配列を使用して散布図表示するとその値通りではない分布になってしまう。

Question

前提・実現したいこと

numpy及びmatplotlibの仕様を理解するため、
X,Y2次元空間における速度ベクトル場(U(X,Y),V(X,Y))の渦度Curl(X,Y)を算出しようとしています。

発生している問題

2次元配列をflatten()により1次元配列化した3つの1次元配列var1, var2, var3を引数として、matplotlib.pyplot.plot.scatterにより散布図を作成しました。
var3をprintすると意図どおり（すべて値が2の配列）になっているにも関わらず、scatterでカラー表示をすると明らかに2ではない値で色付けされてしまっています。

	#2次元配列を1次元化
	var1=X.flatten()
	var2=Y.flatten()
	var3=Curl.flatten()
	print(var1, type(var1))
	print(var2, type(var2))
	print(var3, type(var3))
	
    >[-1.  0.  1. -1.  0.  1. -1.  0.  1.] <class 'numpy.ndarray'>
    >[-1. -1. -1.  0.  0.  0.  1.  1.  1.] <class 'numpy.ndarray'>
    >[ 2.  2.  2.  2.  2.  2.  2.  2.  2.] <class 'numpy.ndarray'>



	#散布図表示
	plt.scatter(var1, var2, c=var3, s=200, cmap='rainbow')
	plt.colorbar()
        
![散布図表示結果](262f3a21872b2766a2e03a67b3989b72.png)

該当のソースコード

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import math

class var1d:
	def __init__(self, var_min, var_max, var_N):
		self.min = var_min
		self.max = var_max
		if isinstance(var_N, int) and var_N > 1:
			self.N = var_N
		else:
			print ('格子点数var_Nが1より大きくないか整数ではないため終了: var_N='+str(var_N))
			exit()
	def array1d(self):
		return np.linspace(self.min, self.max, self.N)
	def	diff(self):
		return (self.max - self.min)/(self.N - 1)  	

def main():	
	#x、y方向の定義域と格子点数を指定して1次元配列を作成
	x = var1d(-1, 1, 3)
	y = var1d(-1, 1, 3)
	
	#x,yの1次元配列(サイズm, n)をm x nの2次元配列に拡張
	(X, Y)= np.meshgrid(x.array1d(), y.array1d())
	
	#2変数関数R(X,Y), U(X,Y), V(X,Y)の2次元配列を作成
	R = np.sqrt( X ** 2 + Y ** 2 )
	
	Vel_theta = R * R / (R + 1e-10)
	U = -Vel_theta * Y / (R + 1e-10)
	V =  Vel_theta * X / (R + 1e-10)  
	
	#Uの偏微分dU/dX(X,Y), dU/dX()
	(dUdY, dUdX) = np.gradient(U, y.diff(), x.diff())
	#Vの偏微分dV/dX(X,Y), dV/dX()
	(dVdY, dVdX) = np.gradient(V, y.diff(), x.diff())
	
	#渦度のZ方向成分
	Curl = dVdX -dUdY
	
	#2次元配列を1次元化
	var1=X.flatten()
	var2=Y.flatten()
	var3=Curl.flatten()
	print(var1, type(var1))
	print(var2, type(var2))
	print(var3, type(var3))
	
	#散布図表示
	plt.scatter(var1, var2, c=var3, s=200, cmap='rainbow')
	plt.colorbar()
	
	#描画
	plt.grid()
	plt.show()
	

if __name__ == '__main__':
	main()

試したこと

scatter()ではなく,plot()等で確認しても同様に意図通りの分布とはなりませんでした。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

Python3.6 @ iOS Pythonista

Answer 1

原因は別の回答者の方も書いているとおり、「2.0に見えているけど実際は微妙に差異がある」ことなので、

-   var3=Curl.flatten()
+   var3=np.round(Curl.flatten(), 2)

とでもして、var3の要素の値を適当な桁数で丸めてください。

numpy.ndarray.round — NumPy v1.19 Manual

Answer 2

var3の各要素の値が同一ではないからです。

手元の環境で質問のコードを確認すると、var3の値は下記となっていました。

[1.9999999997171576 1.9999999996585789 1.9999999997171576
 1.9999999996585789 1.9999999996       1.9999999996585789
 1.9999999997171576 1.9999999996585789 1.9999999997171576]

試しに下記コードにすると1色でプロットされました。

var4 = np.array([2,2,2,2,2,2,2,2,2])
plt.scatter(var1, var2, c=var4, s=200, cmap='rainbow')
plt.colorbar()
plt.grid()
plt.show()

Answer 3

今回の質問の直接の回答では無いのですが、参考までに書いておきます

var3の範囲が予めだいたい分かっている場合は、vmax, vminでカラーマップの範囲を固定する、という方法もあります
vmax, vminを指定しないと、データの最大、最小値の範囲に色を割り振るため、今回のようにわずかでもデータに違いがあると、そのわずかな違いに違う色を割り当てられてしまいます
matplotlib で散布図 (Scatter plot) を描く

vmax, vminを指定しない場合は、例えばデータ範囲が0〜5の場合の5と、範囲が0〜10の場合の5には違う色が付きます
別のデータのグラフの比較をしたい場合に、どのグラフも同じデータ値には同じ色で表示してほしい場合は、vmax, vminを指定する必要があります