PythonData Science

Matplotlib Colormap Customization (2)

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  • matplotlib에서 custom colormap을 만들고 적용하는 방법입니다.
  • 3부로 나누어 1부에 해당하는 본 글에서는 시각적 디자인을, 2~3부에서는 코드 위주로 정리합니다.

Creating Colormaps in Matplotlib

Matplotlib Custom Colormap

  • 지난 글에는 크게 두 가지 그림이 등장합니다.
    • 하나는 value에 따른 컬러맵 명도


    • 또 하나는 여러 컬러맵이 적용된 한반도의 풍속 분포 그림입니다.


  • 이번 글에서는 이 그림들 중 첫 번째 그림이 그려진 과정을 코드로 살펴보겠습니다.

1. Value vs Lightness

Choosing Colormaps in Matpltlib

  • 이 그림은 기본적으로 공식 홈페이지의 그림들을 모방해서 그렸습니다.

    • 원본 그림은 아래와 같습니다.


  • 제가 보기에 조금 아쉬운 부분이 있어서 수정을 했습니다.

    1. y축 label 위치 : 위로 밀려 붙어있음 → 중앙 고정
    2. x축 의미 : 컬러맵간 x범위가 겹쳐 혼란함 → 컬러맵 분리
    3. 일부 색상 불명확 : Lightness가 100에 가까울 때 안보임 → 윤곽선 삽입

1.1. Figure and Axes

Anatomy of a figure

  • 그림의 틀Figure와 데이터가 놓일 축공간Axes을 지정합니다.

  • N개의 컬러맵을 동시에 표현할 준비를 합니다.

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    %matplotlib inline
    import pandas as pd
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt

    N = 5  # 일단 5개로 시작합니다.
    fig, axes = plt.subplots(ncols=N, figsize=(3*N, 4), sharey=True)  # 3x4 크기 그림을 나열합니다.

    for i, ax in axes:
        ax.scatter([0,1], [0,1])  # dummy data입니다.

    plt.tight_layout()    
    plt.show()


  • y축 데이터는 맨 왼쪽 그림에만 표기할 준비를 합니다.

    • sharey=True를 적용해서 축공간들을 동기화합니다.
    • 두번째 이후 그림에서 y축을 없애고 범위를 통일합니다.

1.2. Data

  • 데이터부터 자리를 잡아준 뒤에 거기에 맞게 그림을 꾸밉니다.
    • 우리가 얹을 데이터는 특정 컬러맵에서 0~1 범위를 가지는 x가 표현하는 명도의 범위입니다.
    • x의 범위를 설정하기 전에 숫자를 명도로 변환하는 함수를 먼저 정의해야 합니다.
    • 공식 홈페이지에서 가져온 코드를 한번 자세히 들여다봅시다.

1.2.1 Data to Color, Color to Lightness

colorspacious
wikipedia: Relative Luminance

  • 데이터 형식과 행렬 등으로 다소 지루할 수 있는 구간입니다.

    • 읽기 힘들다면 아래 한 줄만 읽고 1.2.2. Plot Lightness of Data로 넘어가도 됩니다.
    • matplotlib의 colormap은 numpy.ndarray로 불러낼 수 있다.

  • Blues_r는 짙은 파랑부터 밝은 하늘색까지 변하는 컬러맵입니다.

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    from matplotlib import cm

    cmap = "Blues_r"
    blues_r = cm.get_cmap(cmap)
    print(type(blues_r))

    실행결과 : LinearSegmentedColormap 형식입니다.

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    <class 'matplotlib.colors.LinearSegmentedColormap'>

  • 표현하고자 하는 숫자를 ( )에 넣어 붙여주면 색이 출력됩니다.

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    print(blues_r(0.5))
    print(type(blues_r(0.5)))

    실행결과 : tuple 형식의 RGBA 데이터가 나옵니다.

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    (0.42274509803921567, 0.684075355632449, 0.8398923490965013, 1.0)
    <class 'tuple'>

  • 여러 데이터를 List 형식으로 넣어주면 해당 색상이 나열됩니다.

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    print(blues_r([0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1]))
    print(type(blues_r([0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1])))

    실행결과 : numpy.ndarray형식의 RGBA 데이터가 나옵니다.

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    [[0.03137255 0.18823529 0.41960784 1.        ]
     [0.09019608 0.39294118 0.67058824 1.        ]
     [0.29098039 0.5945098  0.78901961 1.        ]
     [0.57960784 0.77019608 0.87372549 1.        ]
     [0.81411765 0.88392157 0.94980392 1.        ]
     [0.96862745 0.98431373 1.         1.        ]]
    <class 'numpy.ndarray'>

  • RGB 색상을 CIELAB으로 변환하기 위해 cspace_converter를 사용합니다.

  • 그리고 투명도를 담당하는 A(alpha)채널을 제외한 나머지 RGB만 입력합니다.

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    from colorspacious import cspace_converter

    rgb = blues_r([0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1])[:, :3]  # Data를 RGB로 변환
    lab = cspace_converter("sRGB1", "CAM02-UCS")(rgb)  # RGB를 CIELAB으로 변환

    print(lab)
    print(type(lab))

    실행결과 : numpy.ndarray형식의 CIELAB 으로 변환됩니다.
    이 중 첫번째 열이 Lightness $$L^*$$에 해당합니다.

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    [[ 22.18014584  -6.42929944 -23.01729555]
     [ 42.46541635 -10.62409381 -25.68722564]
     [ 61.34976829 -13.77753277 -21.06338743]
     [ 78.52932851 -11.90227692 -14.08646179]
     [ 90.10413892  -5.7820838   -9.58766874]
     [ 98.62348915  -2.92558943  -3.50908208]]
    <class 'numpy.ndarray'>

  • 주의 : $$Y = 0.2126R + 0.7152G + 0.0722B$$ 라는 공식이 있습니다.

    • 여기서 구하는 $$Y$$는 휘도Luminance로, 명도Lightness와는 엄밀히 말해 다릅니다.
    • 지금은 우리 눈이 받아들이는 밝기인 명도를 중심으로 이야기 중입니다.
    • 혼동을 방지하기 위해 휘도는 잠시 접어두겠습니다.

1.2.2. Plot Lightness of Data

matplotlib.axes.Axes.scatter

  • 5가지 colormap에 0부터 1까지의 값을 입력하면서 데이터의 변화를 컬러맵으로 표시해봅시다.

  • scatter plot을 두껍게 겹쳐 그리는 방식으로 색상 변화를 표현하겠습니다.

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    x = np.linspace(0.0, 1.0, 256) # 표현할 data를 0~1까지 256단계로 만듬

    cmaps = ["gist_gray", "bone", "Blues_r", "Greens_r", "Oranges_r"]  # 표현할 컬러맵 리스트
    N = len(cmaps)  # 입력받는 cmap 수에 따라 변경되도록 수정

    fig, axes = plt.subplots(ncols=N, figsize=(3*N, 4), sharey=True)

    for ax, cmap in zip(axes, cmaps): # axes마다 다른 cmap 적용
                                      # cmaps를 함께 받도록 zip() 사용
        
        rgb = cm.get_cmap(cmap)(x)[:, :3]
        lab = cspace_converter("sRGB1", "CAM02-UCS")(rgb)  # RGB 색상을 CIELAB으로 변경
        y = lab[:, 0]                                     # Lightness만 추출
        ax.scatter(x, y, c=x, cmap=cmap, s=500)           # plot data as colormap
                                                          # x : 0~1까지의 데이터
                                                          # y : 선택된 컬러맵에서 x에 해당하는 명도 
                                                          # c : x를 색상으로 표현 
                                                          # cmap : 입력받은 cmap 적용

    plt.tight_layout()    
    plt.show()


  • 공식 홈페이지의 그림과 비슷하게 출력되었습니다.

1.3. Controlling Figure Aesthetics

데이터 시각화 교과서

  • 데이터를 얹었으니 이제 그림을 예쁘게 꾸며봅시다.
    • 데이터 시각화에서 예쁘게라는 말은 시각적으로 아름답도록 그리는 것 만을 뜻하지 않습니다.
    • 데이터를 인식하기 편하게라는 의미를 함께 가지고 있습니다.
    • 축공간Axes을 먼저 꾸미고, 데이터를 나중에 꾸미겠습니다.

1.3.1. Axes Aesthetics

  • 축공간을 어떻게 하면 데이터를 잘 보여줄지 고민해 봤습니다.
    1. x와 y축의 숫자가 작습니다 → 키웁시다
    2. 윤곽선이 불필요합니다 → 지웁시다
    3. 그림의 의미를 모르겠습니다 → y label을 달아줍시다
    4. 컬러맵간 정량비교가 약합니다 → 눈금을 답시다
1.3.1.1. Larger Ticklabels
  • ax.scatter() 아래에 다음 두 줄을 추가해줍니다.
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    ax.xaxis.set_tick_params(labelsize=20) # x축 눈금 글꼴 키우기
    ax.yaxis.set_tick_params(labelsize=20) # y축 눈금 글꼴 키우기
  • 실행결과 : 글꼴이 커졌습니다.

1.3.1.2. Needless Spines Removal
1.3.1.3. $$y$$-label Placement
1.3.1.4. Grids On

  • 맨 왼쪽 그림은 위top와 오른쪽right만, 나머지는 왼쪽left까지 지워줍니다.

  • 첫 번째 축공간에 예외를 지정하기 위해 for ~ enumerate()를 사용합니다.

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    x = np.linspace(0.0, 1.0, 256) 

    cmaps = ["gist_gray", "bone", "Blues_r", "Greens_r", "Oranges_r"] 
    N = len(cmaps) 

    fig, axes = plt.subplots(ncols=N, figsize=(3*N, 4), sharey=True)

    for i, (ax, cmap) in enumerate(zip(axes, cmaps)):  # enumerate 도입
        rgb = cm.get_cmap(cmap)(x)[:, :3]
        lab = cspace_converter("sRGB1", "CAM02-UCS")(rgb)
        y = lab[:, 0]                                    
        ax.scatter(x, y, c=x, cmap=cmap, s=500)      
        
        ax.xaxis.set_tick_params(labelsize=20) 
        ax.yaxis.set_tick_params(labelsize=20) 
        ax.spines['top'].set_visible(False)    # 위쪽 spine 없애기
        ax.spines['right'].set_visible(False)  # 오른쪽 spine 없애기
        ax.grid("on")                          # grid 보이기
        
        if i == 0:
            ax.set_ylabel("Lightness $L^*$", fontdict={"fontsize":24})  # y-label 달기
        else:
            ax.spines['left'].set_visible(False)  # 2번째 이후 왼쪽 spine 없애기
                                                         
    plt.tight_layout()  
    plt.show()


  • 생각한대로 다 됐는데 생각보다 불편합니다.

    • 데이터가 grid 뒤에 있어서 답답합니다.
    • 공간이 좁습니다. 빡빡한 느낌이 듭니다.
    • 컬러맵 윗부분 색상이 잘 보이지 않습니다.
    • 컬러맵 이름을 모르겠습니다.
1.3.1.5. Axes Movement
1.3.1.6. Title Placement

  • 남은 불만사항 중 Axes에 해당하는 두번째, 네번째 것을 적용합니다.

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    x = np.linspace(0.0, 1.0, 256) 

    cmaps = ["gist_gray", "bone", "Blues_r", "Greens_r", "Oranges_r"] 
    N = len(cmaps) 

    fig, axes = plt.subplots(ncols=N, figsize=(3*N, 4), sharey=True)

    for i, (ax, cmap) in enumerate(zip(axes, cmaps)):  
        rgb = cm.get_cmap(cmap)(x)[:, :3]
        lab = cspace_converter("sRGB1", "CAM02-UCS")(rgb)
        y = lab[:, 0]                                    
        ax.scatter(x, y, c=x, cmap=cmap, s=500)  
        
        ax.xaxis.set_tick_params(labelsize=20) 
        ax.yaxis.set_tick_params(labelsize=20) 
        ax.set_title(cmap, fontdict={"fontsize":24}, pad=24)  # title 달기
        ax.spines['top'].set_visible(False)    
        ax.spines['right'].set_visible(False)  
        ax.spines['bottom'].set_position(('outward', 10))  # spine 아래쪽으로 이동
        ax.grid("on")                          
        
        if i == 0:
            ax.set_ylabel("Lightness $L^*$", fontdict={"fontsize":24})
            ax.spines['left'].set_position(('outward', 10))  # spine 왼쪽으로 이동
        else:
            ax.spines['left'].set_visible(False)
                                                         
    plt.tight_layout()  
    plt.show()


  • 전체적인 틀은 한결 나아졌습니다.

1.3.2. Scatter Aesthetics

  • 이제 데이터 부분을 수정해 봅시다.

    • 데이터를 눈금 앞으로 옮기고 → zorder 사용
    • 데이터에 윤곽선을 만들어주면 됩니다. → ???

  • scatter plot 전체를 둘러싸는 윤곽선은 트릭이 필요합니다.

    1. scatter plot을 똑같이 하나 더 만듭니다.
    2. 새 scatter plot에 두꺼운 윤곽선을 두릅니다.
    3. 원래 그림의 아래에 깔면 결과적으로 뭉쳐진 알갱이들을 둘러싸는 윤곽선이 그려집니다.
  • 파워포인트에도 적용할 수 있는 트릭입니다.


  • 재사용을 위해 함수화합니다.

    • 컬러맵 리스트와 각 제목을 입력으로 받습니다.
    • 제목이 없으면 컬러맵 이름을 제목으로 사용합니다.
    • 파일명을 입력받아 파일로 저장합니다.

  • 최종 코드와 결과물입니다.

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    def plot_L(cmaps, titles=None, filename=None):
        N = len(cmaps)
        assert N > 0  # 최소한 1개의 컬러맵이 있어야 함.
        
        if titles==None:  # titles 입력이 없으면 cmap 이름을 title로 사용
            titles = [str(cmap) for cmap in cmaps]  # string이 아닐 경우를 대비해 string으로 변환
        
        if filename==None: # filename 입력이 없으면 cmap 명단을 이름으로 사용
            filename = "L_" + "_".join(titles) + ".png"

        x = np.linspace(0.0, 1.0, 256) 
        
        fig, axes = plt.subplots(ncols=N, figsize=(3*N, 4), sharey=True)

        for i, (ax, cmap, title) in enumerate(zip(axes, cmaps, titles)):  
            rgb = cm.get_cmap(cmap)(x)[:, :3]
            lab = cspace_converter("sRGB1", "CAM02-UCS")(rgb)
            y = lab[:, 0]                                    
            ax.scatter(x, y, c=x, cmap=cmap, s=500, zorder=3)  # Data
            ax.scatter(x, y, c="k", s=550, zorder=2)           # outline
            ax.plot(x, y, c="k", zorder=4)                     # center line

            ax.xaxis.set_tick_params(labelsize=20) 
            ax.yaxis.set_tick_params(labelsize=20) 
            ax.set_title(title, fontdict={"fontsize":24}, pad=24)
            ax.spines['top'].set_visible(False)    
            ax.spines['right'].set_visible(False)  
            ax.spines['bottom'].set_position(('outward', 10)) 
            ax.grid("on")                          

            if i == 0:
                ax.set_ylabel("Lightness $L^*$", fontdict={"fontsize":24})
                ax.spines['left'].set_position(('outward', 10))
            else:
                ax.spines['left'].set_visible(False)

        plt.tight_layout()  
        plt.savefig(filename, dpi=150)  # 고해상도 저장
        plt.show()
        
    plot_L(['gist_gray', 'bone', 'Blues_r', 'Greens_r', 'Oranges_r'])


  • 필요한 그림을 그릴 수 있습니다.
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    plot_L(["rainbow", "jet", "gnuplot", "brg", "cubehelix"], filename="L_rainbow")


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