색의 속성에 대한 단어들

contributor : Jerry Kim

  • 색을 고르다 보면 이런 단어들을 만납니다:
    Brightness, Lightness, Value, Luminosity, Luma
  • 우리 말로는 모두 명도, 명도, 명도, 명도, 명도이지만 의미가 모두 다릅니다.
  • 같은 뜻으로 생각하면 실수할 수도 있으니 한번 짚고 넘어갑시다.

1. 용어 정리

Gilchrist, “Lightness and Brightness”, Curr Biol. 2007
Lightness, Lumiosity, Luminance and Other Tonal Descriptors
wikipedia: CIELAB color space
wikipedia: HSL and HSV
데이터 시각화, 인지과학을 만나다 (에이콘)

  • lightnessbrightness에 대한 글은 2007년의 논문 설명이 가장 와닿았습니다.
  • value의 의미는 wikipedia가 가장 이해하기 좋았고,
  • 전반적으로는 이 글에 용어들이 잘 정리되어 있습니다.
  • 제 블로그 글에서도 용어가 왔다갔다 해왔습니다. 이제부터라도 통일하려고 합니다.
  • 데이터 시각화, 인지과학을 만나다의 번역을 주로 따랐습니다.
    • brightness : 명도(明度)
    • lightness : 밝기
    • luminance : 휘도(輝度)
    • luminosity(luminous intensity) : 광도(光度)
    • hue : 색상(色相)
    • value : 밸류
      • 모든 문서에 명도로 번역되어 있지만 brightness, lightness와 충돌합니다.
      • 고민을 거듭한 끝에 영어 발음을 그대로 사용하기로 했습니다.
    • relative luminance : 상대 휘도

1.1. 간단한 역사

Young-Helmholtz theory
wolfcrow: What is the difference between CIE LAB, CIE RGB, CIE xyY and CIE XYZ?

  • 복잡한 일은 역사를 들여다보면 체계가 잡히기도 합니다.

  • 1850년경 - RGB 3원색 이론: 영-헬름홀츠 색각설

    • “빛의 3원색” = Red, Green, Blue
    • R + G + B = White. 섞을 수록 밝아짐.
      최초의 컬러 사진 (1861)
  • 1906년 - CMYK 4색 인쇄: the Eagle Printing Ink Company

    • “색의 3원색” = Cyan, Magenta, Yellow
    • C + M + Y = Black. 섞을 수록 어두워짐.
    • 수백년 전 RYB → CMY → CMYK
      CMY 3색 인쇄 (1902)
  • 1913년 - 국제 조명 위원회(CIE) 설립

    • Commission Internationale de l’éclairage
    • 색에 대한 표준 등을 정립하는 단체
  • 1931년 - CIERGB, CIEXYZ 색공간 정립
    • RGB : 1920년대 수행된 인간 시각에 대한 연구 기반 (W. David Wright and John Guild)
    • XYZ : 당시까지 알려진 인간 시각의 수학적 한계. Y=휘도, Z~blue, X=휘도와 직교하는 RGB의 나머지 요소
  • 1938년 - HSL 색공간 정립

    • Hue, Saturation, Luminosity (or Lightness)
    • 목적 : 흑백으로 진행되던 TV 방송에 휘도(L) 데이터 변경 없이 color encoding 추가
      HSL cylinder
  • 1956년 - 세 가지 원뿔세포가 R, G, B를 인식한다는 것이 알려짐 (Svaetichin, Acta Physiol Scand Suppl. 1956)

    • 감응하는 파장은 558 nm, 531 nm, 419 nm 영역.
    • 원뿔세포의 비율은 R : G : B = 40 : 20 : 1
      망막 세포 구조와 원뿔세포 배열
  • 1970년대 중반 - HSV 색공간 정립
    • Hue, Saturation, Value
    • 목적 : HSL보다 전통적이고 직관적인 색 혼합 모델
    • 색이 어떻게 혼합되고 사람의 눈에 어떻게 보이는지에 중점.
      HSV cylinder
  • 1976년 - CIELAB 색공간 정립
    • 목적 : 사람의 인식과 최대한 비슷한 색 공간 구현
    • $L^*$ : 휘도. black = 0, white = 100
    • $a^*$ : green-red 요소. -128 ~ 127
    • $b^*$ : blue-yellow 요소. -128 ~ 127
      CIELAB color space top view

1.2. 용어의 뜻

  • luminosity(광도) $vs$ luminance(휘도)
    • 광도 : 물체에서 발산되는 빛 에너지.
    • 휘도 : 관찰자의 눈에 들어오는 빛. 단위 면적당 광도.
    • 상황에 따라 둘 다 HSL의 구성요소로 사용됨.
  • brightness(명도) $vs$ lightness(밝기)
    • 명도 : 어두움과 밝음의 정도. 주관적인 수치.
      • 빛의 인식 : “perception of luminance”
    • 밝기 : 흰색과 검정의 정도. 객관적인 수치.
      • 빛이 반사되는 표면의 인식 : “perception of reflectance”
      • 상황에 따라 HSL의 구성요소로 사용됨.
  • lightness(밝기) $vs$ value(밸류)
    • 유채색의 밝기 : 유채색에 하얀 물감을 섞은 정도.
      • 하얀 물감을 아주 많이 섞으면 본래 색이 사라지고 하얀 색이 됨.
    • 유채색의 정도 : 유채색에 밝은 빛을 비춘 정도.
      • 밝은 빛을 아주 강하게 비춰도 본래 색이 드러남.
  • relative luminance(상대 휘도)
    • RGB 모니터의 밝기
    • CIEXYZ의 Y(휘도)와 유사.
    • $Y = 0.2126R + 0.7152G + 0.0722B$

2. Matplotlib Colormap 속성 분석

matplotlib: Choosing Colormaps in Matplotlib

  • matplotlib에는 컬러맵이 다수 내장되어 있습니다.
  • 이들 컬러맵은 어떤 색들을 가지고 있는지 살펴봅시다.
  • 주의할 사항이 있습니다.
    • Matplotlib 공식문서lightness($L^*$)라는 표현이 있습니다.
    • 이 $L^*$는 CIELAB 색공간의 휘도(luminance)이고, 밝기(lightness)와는 다릅니다.
    • 사람이 인지하는 밝은 정도휘도($L^*$)가 가깝습니다.
  • 색(color)이라는 데이터의 속성이 어떻게 다른지 엄밀히 따져보겠습니다.
    • 흔히 명도로 통용되는 데이터에 집중합니다.
    • 밸류(V), 휘도($L^*$), 상대 휘도(r$L^*$), 밝기(L)가 그 대상입니다.

2.1. Perpetually Uniform Sequential Colormaps

  • Perpetually Uniform Sequential Colormap은 휘도($L^*$)가 직선으로 증가한다고 합니다.
  • 맞는지 확인해봅시다.




  • 휘도가 넓은 범위에 걸쳐 선형으로 증가하고 있습니다.
  • 밸류와 휘도, 밝기가 완전히 따로 놉니다.
    • 시각적으로 어두운 색의 밸류가 높고, 밝은 색의 밸류가 낮기도 합니다.
    • 밝기는 휘도와 비슷하게 가다가 어느 순간 이탈합니다.
    • 밸류, 밝기, 휘도를 똑같이 명도로 번역하면 안될 것 같습니다.

2.2. Qualitative colormaps

  • 범주(category)별 비교에 주로 사용되는 qualitative colormap은 휘도($L^*$)가 거의 균일합니다.
  • 사람의 눈은 휘도를 데이터의 크고 작음으로 생각하는 경향이 있기 때문에,
  • 혼동을 주지 않도록 비슷한 휘도의 색을 나열하는 것입니다.





  • Perpetually Uniform Sequential Colormap에 비해 $L^*$가 특정 구간에 몰려있습니다.
  • 하지만 Accent는 그렇지 않네요. 사용시 주의해야겠습니다.

2.3. Miscellaneous colormaps

  • 기타 컬러맵입니다.
  • 자주 사용되는 것들을 살펴봅니다.





  • 비슷한 무지개 계열임에도 gluplot은 순서를 바꿔서 휘도가 순차적으로 증가합니다.
  • 전체적으로 상대 휘도, 휘도는 값이 유사하지만, value(밸류)와는 상당히 다릅니다.
  • 밝기도 어느 정도 휘도와 비슷한 경향을 따릅니다.
  • 많은 문서에서 value를 명도라고 번역하는 바람에 lightness(밝기), brightness(명도)와 혼동되지만 이렇게 그려놓고 보니 절대 혼용하면 안 되는 개념이라는 생각이 듭니다.

3. Matplotlib 구현

  • 앞에 나열된 그림들을 그리는 코드를 설명합니다.
    • V(value: 밸류), r$L^*$(relative luminance: 상대 휘도), $L^*$(lightness: 휘도), L(lightness: 밝기)를 중심으로,
    • H(hue: 색상), S(saturation: 채도)의 변화도 함께 봅니다.

3.1. 시각화 설계

  • 이렇게 화면을 구상했습니다.

    • 컬러맵의 색상들을 좌측 상단에 나열하고,
    • 각 색상에 대응되는 H, S, V, r$L^*$, $L^*$, L을 바로 아래에 line plot으로 그립니다.
    • 그리고 속성들의 분포를 우측 하단에 violin plot으로 그립니다.
    • 우측 상단은 비웁니다. 단, 우측 하단의 xticklabel 대신 우측 상단 공간을 활용하겠습니다.


  • 위 그림을 그린 코드는 이렇습니다.

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    import matplotlib.pyplot as plt

    # subplots 나누기
    fig, axes = plt.subplots(ncols=2, nrows=2, figsize=(10, 3),
    gridspec_kw={"height_ratios":[1, 2],
    "width_ratios": [7, 3]}
    )

    # 폰트 설정
    fonts_ex = {"color":"gray", "ha":"center", "va":"center", "fontsize":"x-large"}

    # 글자 넣기
    axes[0, 0].text(0.5, 0.5, "colors in colormap (list)", fontdict=fonts_ex)
    axes[0, 1].text(0.5, 0.5, "(blank)", fontdict=fonts_ex)
    axes[1, 0].text(0.5, 0.5, "HSV (line plot)", fontdict=fonts_ex)
    axes[1, 1].text(0.5, 0.5, "HSV distribution\n(violin plot)", fontdict=fonts_ex)

    # ticks 제거
    for ax in axes.ravel():
    ax.set_xticks([])
    ax.set_yticks([])

    fig.tight_layout()

3.2. 컬러맵 뿌리기

3.2.1. 컬러맵 가져오기

matplotlib: Choosing Colormaps in Matplotlib

  • 컬러맵을 하나 골라서 뿌려봅니다.
    • 좌측 상단 구역을 색 갯수만큼 나눠야 합니다.
  • 컬러맵의 종류에 따라 색상의 갯수를 지정하는 방식이 달라집니다.
    • Qualitative colormap은 갯수가 지정되어 있습니다.
    • 그 외의 컬러맵은 갯수를 지정해야 합니다.
    • 10개로 지정합니다.
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    import matplotlib.pyplot as plt
    from matplotlib import cm

    # 컬러맵 불러오기
    cmap_ = plt.get_cmap("tab10")
    # 컬러맵의 색 수
    ncmap = len(cmap_.colors)

    try: # qualitative colormap
    ncmap = len(cmap_.colors)
    except AttributeError: # others
    ncmap = 10
    cmap_ = cm.get_cmap(cmap, ncmap)

    # 수가 너무 많으면 10개로 제한
    if ncmap > 15:
    ncmap = 10

3.2.2. 컬러맵 subplots 나누기

  • 목적에 맞게 subplots를 준비합니다.

    • 좌측 상단 구역에 색상을 하나씩 넣을 것입니다.
    • line plot을 그릴 공간까지 잘려버렸지만 일단 넘어갑니다.

  • 위 그림을 그린 코드는 이렇습니다.

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    # subplots 나누기 (ncmap 반영)
    fig, axes = plt.subplots(ncols=ncmap+1, nrows=2, figsize=(10, 3),
    gridspec_kw={"height_ratios":[1, 2],
    "width_ratios": [7/ncmap]*ncmap + [3]}
    )

    # 폰트 설정
    fonts_ex = {"color":"gray", "ha":"center", "va":"center", "fontsize":"x-large"}

    # 글자 넣기
    fig.text(0.35, 0.83, "colors in colormap (list)", fontdict=fonts_ex)
    axes[0, -1].text(0.5, 0.5, "(blank)", fontdict=fonts_ex)
    fig.text(0.35, 0.33, "HSV (line plot)", fontdict=fonts_ex)
    axes[1, -1].text(0.5, 0.5, "HSV distribution\n(violin plot)", fontdict=fonts_ex)

    # ticks 제거
    for ax in axes.ravel():
    ax.set_xticks([])
    ax.set_yticks([])

    fig.tight_layout()

3.2.3. 컬러맵 색상 칠하기

  • 컬러맵 색상을 하나씩 넣습니다.
    • 색상에서 RGB를 추출해 글자로 넣습니다.
    • 컬러맵에 정수 i를 넣거나 0~1 사이의 값을 넣으면 이에 해당하는 색이 추출됩니다.

  • 위 그림을 그린 코드는 이렇습니다.
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    # 컬러맵 불러오기
    cmap_ = plt.get_cmap("tab10")
    # 컬러맵의 색 수
    ncmap = len(cmap_.colors)

    try: # qualitative colormap
    ncmap = len(cmap_.colors)
    except AttributeError: # others
    ncmap = 10
    cmap_ = cm.get_cmap(cmap, ncmap)

    # 수가 너무 많으면 10개로 제한
    if ncmap > 15:
    ncmap = 10

    # subplots 나누기 (ncmap 반영)
    fig, axes = plt.subplots(ncols=ncmap+1, nrows=2, figsize=(10, 3),
    gridspec_kw={"height_ratios":[1, 2],
    "width_ratios": [7/ncmap]*ncmap + [3]}
    )

    # 폰트 설정
    fonts_ex = {"color":"gray", "ha":"center", "va":"center", "fontsize":"x-large"}

    # 글자 넣기
    axes[0, -1].text(0.5, 0.5, "(blank)", fontdict=fonts_ex)
    fig.text(0.35, 0.33, "HSV (line plot)", fontdict=fonts_ex)
    axes[1, -1].text(0.5, 0.5, "HSV distribution\n(violin plot)", fontdict=fonts_ex)

    # 컬러맵으로 subplot 채우고 RGB 정보 입력
    for i, ax in enumerate(axes[0, :-1]):
    ax.set_facecolor(cmap_(i/ncmap))
    ax.set_xticks([])
    ax.set_yticks([])
    R, G, B, A = cmap_(i/ncmap)

    fontcolor = "k"
    ax.text(0.1, 0.8, f"R: {R:.2f}", c=fontcolor, transform=ax.transAxes, fontsize=8)
    ax.text(0.1, 0.6, f"G: {G:.2f}", c=fontcolor, transform=ax.transAxes, fontsize=8)
    ax.text(0.1, 0.4, f"B: {B:.2f}", c=fontcolor, transform=ax.transAxes, fontsize=8)

    # 좌측 하단 subplots 합침
    gs = axes[1, 0].get_gridspec()
    for ax in axes[1, :-1]:
    ax.remove()
    axbig = fig.add_subplot(gs[1, :-1])

    # ticks 제거
    for ax in axes.ravel():
    ax.set_xticks([])
    ax.set_yticks([])

    fig.tight_layout()

3.3. 색상 정보 line plot

3.3.1. 좌측 하단 subplots 합치기

matplotlib: Customizing Figure Layouts Using GridSpec and Other Functions

  • Matplotlib에서 subplots를 합치는 과정은 다음 두 단계를 거칩니다.
    1. 기존의 subplots를 삭제합니다.
    2. 빈 공간에 맞게 새 subplot을 그립니다.
  • 좌측 하단 공간에 axbig이라는 새로운 이름이 붙었습니다.

  • 코드는 이렇습니다.
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    # 컬러맵 불러오기
    cmap_ = plt.get_cmap("tab10")
    # 컬러맵의 색 수
    ncmap = len(cmap_.colors)

    try: # qualitative colormap
    ncmap = len(cmap_.colors)
    except AttributeError: # others
    ncmap = 10
    cmap_ = cm.get_cmap(cmap, ncmap)

    # 수가 너무 많으면 10개로 제한
    if ncmap > 15:
    ncmap = 10

    # subplots 나누기 (ncmap 반영)
    fig, axes = plt.subplots(ncols=ncmap+1, nrows=2, figsize=(10, 3),
    gridspec_kw={"height_ratios":[1, 2],
    "width_ratios": [7/ncmap]*ncmap + [3]}
    )

    # 폰트 설정
    fonts_ex = {"color":"gray", "ha":"center", "va":"center", "fontsize":"x-large"}

    # 컬러맵으로 subplot 채우고 RGB 정보 입력
    for i, ax in enumerate(axes[0, :-1]):
    ax.set_facecolor(cmap_(i/ncmap))
    ax.set_xticks([])
    ax.set_yticks([])
    R, G, B, A = cmap_(i/ncmap)

    fontcolor = "k"
    ax.text(0.1, 0.8, f"R: {R:.2f}", c=fontcolor, transform=ax.transAxes, fontsize=8)
    ax.text(0.1, 0.6, f"G: {G:.2f}", c=fontcolor, transform=ax.transAxes, fontsize=8)
    ax.text(0.1, 0.4, f"B: {B:.2f}", c=fontcolor, transform=ax.transAxes, fontsize=8)

    # 좌측 하단 subplots 합침: axbig
    gs = axes[1, 0].get_gridspec()
    for ax in axes[1, :-1]:
    ax.remove()
    axbig = fig.add_subplot(gs[1, :-1])

    # 글자 넣기
    axes[0, -1].text(0.5, 0.5, "(blank)", fontdict=fonts_ex)
    axbig.text(0.5, 0.5, "HSV (line plot)", fontdict=fonts_ex)
    axes[1, -1].text(0.5, 0.5, "HSV distribution\n(violin plot)", fontdict=fonts_ex)

    # ticks 제거
    for ax in axes.ravel():
    ax.set_xticks([])
    ax.set_yticks([])

    fig.tight_layout()

3.3.2. 색 속성 추출

  • RGB 데이터를 HSV로 변환합니다.
  • 다른 한편으로 휘도(luminance)와 밝기(lightness)로도 변환합니다.
    • 휘도 변환에는 colorspacious 라이브러리를 사용하고,
    • 밝기 변환에는 colorsys를 사용합니다.
    • 그리고 이들을 list로 모읍니다.
    • 어두운 색들의 글자 색도 하얗게 바꿉니다.

  • 여기까지 코드는 이렇습니다.
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    import matplotlib.pyplot as plt
    from matplotlib import cm
    from colorspacious import cspace_converter
    import colorsys

    # 컬러맵 불러오기
    cmap_ = plt.get_cmap("tab10")
    # 컬러맵의 색 수
    ncmap = len(cmap_.colors)

    try: # qualitative colormap
    ncmap = len(cmap_.colors)
    except AttributeError: # others
    ncmap = 10
    cmap_ = cm.get_cmap(cmap, ncmap)

    # 수가 너무 많으면 10개로 제한
    if ncmap > 15:
    ncmap = 10

    # subplots 나누기 (ncmap 반영)
    fig, axes = plt.subplots(ncols=ncmap+1, nrows=2, figsize=(10, 3),
    gridspec_kw={"height_ratios":[1, 2],
    "width_ratios": [7/ncmap]*ncmap + [3]}
    )

    # 폰트 설정
    fonts_ex = {"color":"gray", "ha":"center", "va":"center", "fontsize":"x-large"}

    # 컬러맵 데이터 모음 list
    Hs, Ss, Vs, rLs, Ls, ls = [], [], [], [], [], []

    # 컬러맵으로 subplot 채우고 RGB 정보 입력
    for i, ax in enumerate(axes[0, :-1]):
    ax.set_facecolor(cmap_(i/ncmap))
    ax.set_xticks([])
    ax.set_yticks([])
    # RGB + alpha
    R, G, B, A = cmap_(i/ncmap)
    # HSV
    H, S, V = colors.rgb_to_hsv((R, G, B))
    # 휘도(luminance)
    L, _, _ = cspace_converter("sRGB1", "CAM02-UCS")([R, G, B])
    # 상대 휘도(relative luminance)
    rL = 0.2126*R + 0.7152*G + 0.0722*B
    # 밝기 (lightness)
    _, l, _ = colorsys.rgb_to_hls(R, G, B)

    # 데이터 모음
    Hs.append(H)
    Ss.append(S)
    Vs.append(V)
    Ls.append(L/100)
    rLs.append(rL)
    ls.append(l)

    fontcolor = "k"

    # 밝기 기준 어두운 색은 밝은 색으로 표시
    if L/100 < 0.6:
    fontcolor = "w"
    ax.text(0.1, 0.8, f"R: {R:.2f}", c=fontcolor, transform=ax.transAxes, fontsize=8)
    ax.text(0.1, 0.6, f"G: {G:.2f}", c=fontcolor, transform=ax.transAxes, fontsize=8)
    ax.text(0.1, 0.4, f"B: {B:.2f}", c=fontcolor, transform=ax.transAxes, fontsize=8)

    # 좌측 하단 subplots 합침: axbig
    gs = axes[1, 0].get_gridspec()
    for ax in axes[1, :-1]:
    ax.remove()
    axbig = fig.add_subplot(gs[1, :-1])

    # 글자 넣기
    axes[0, -1].text(0.5, 0.5, "(blank)", fontdict=fonts_ex)
    axbig.text(0.5, 0.5, "HSV (line plot)", fontdict=fonts_ex)
    axes[1, -1].text(0.5, 0.5, "HSV distribution\n(violin plot)", fontdict=fonts_ex)

    # ticks 제거
    for ax in axes.ravel():
    ax.set_xticks([])
    ax.set_yticks([])

    fig.tight_layout()

3.3.3. 색별 속성 시각화

  • 컬러맵 색상들 아래에 속성을 line plot으로 시각화합니다.

    • x축 눈금은 불필요하므로 제거하고 y축만 남깁니다.
    • 데이터를 상단의 컬러맵과 매칭하기 좋도록 grid를 추가합니다.
    • 전체 윤곽선도 불필요하므로 제거합니다.


  • 이것 하나만 해도 일반적인 하나의 plot이네요.

  • 코드가 제법 길어졌습니다.

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    import matplotlib.pyplot as plt
    from matplotlib import cm
    from colorspacious import cspace_converter
    import colorsys

    # 컬러맵 불러오기
    cmap_ = plt.get_cmap("tab10")
    # 컬러맵의 색 수
    ncmap = len(cmap_.colors)

    try: # qualitative colormap
    ncmap = len(cmap_.colors)
    except AttributeError: # others
    ncmap = 10
    cmap_ = cm.get_cmap(cmap, ncmap)

    # 수가 너무 많으면 10개로 제한
    if ncmap > 15:
    ncmap = 10

    # subplots 나누기 (ncmap 반영)
    fig, axes = plt.subplots(ncols=ncmap+1, nrows=2, figsize=(10, 3),
    gridspec_kw={"height_ratios":[1, 2],
    "width_ratios": [7/ncmap]*ncmap + [3]}
    )

    # 폰트 설정
    fonts_ex = {"color":"gray", "ha":"center", "va":"center", "fontsize":"x-large"}

    # 컬러맵 데이터 모음 list
    Hs, Ss, Vs, rLs, Ls, ls = [], [], [], [], [], []

    # 컬러맵으로 subplot 채우고 RGB 정보 입력
    for i, ax in enumerate(axes[0, :-1]):
    ax.set_facecolor(cmap_(i/ncmap))
    ax.set_xticks([])
    ax.set_yticks([])
    # RGB + alpha
    R, G, B, A = cmap_(i/ncmap)
    # HSV
    H, S, V = colors.rgb_to_hsv((R, G, B))
    # 휘도(luminance)
    L, _, _ = cspace_converter("sRGB1", "CAM02-UCS")([R, G, B])
    # 상대 휘도(relative luminance)
    rL = 0.2126*R + 0.7152*G + 0.0722*B
    # 밝기(lightness)
    _, l, _ = colorsys.rgb_to_hls(R, G, B)

    # 데이터 모음
    Hs.append(H)
    Ss.append(S)
    Vs.append(V)
    Ls.append(L/100)
    rLs.append(rL)
    ls.append(l)

    fontcolor = "k"

    # 밝기 기준 어두운 색은 밝은 색으로 표시
    if L/100 < 0.6:
    fontcolor = "w"
    ax.text(0.1, 0.8, f"R: {R:.2f}", c=fontcolor, transform=ax.transAxes, fontsize=8)
    ax.text(0.1, 0.6, f"G: {G:.2f}", c=fontcolor, transform=ax.transAxes, fontsize=8)
    ax.text(0.1, 0.4, f"B: {B:.2f}", c=fontcolor, transform=ax.transAxes, fontsize=8)

    # 좌측 하단 subplots 합침: axbig
    gs = axes[1, 0].get_gridspec()
    for ax in axes[1, :-1]:
    ax.remove()
    axbig = fig.add_subplot(gs[1, :-1])

    # 색상별 데이터 plot
    axbig.plot(Hs, "-o", c="c", alpha=0.5) # hue (색상)
    axbig.plot(Ss, "-o", c="m", alpha=0.5) # saturation (채도)
    axbig.plot(Vs, "-o", c="y") # value (밸류)
    axbig.plot(rLs, "-o", c="gray") # relative luminance (상대 휘도)
    axbig.plot(Ls, "-o", c="k") # luminance (휘도)
    axbig.plot(ls, "-o", mec="b", mfc="w", c="b") # lightness (밝기)

    # 색상별 데이터 subplot 설정
    axbig.set_xticks([]) # xticks 삭제
    axbig.set_xlim(-0.4, ncmap-1 + 0.4) # x 범위 지정
    axbig.set_ylim(-0.1, 1.2) # y 범위 지정

    for x in range(ncmap): # x축 grid 대체 점선
    axbig.axvline(x, ls=":", c="lightgray", zorder=0)
    axbig.grid(axis="y", ls=":") # y축 grid
    axbig.set_frame_on(False) # 윤곽선 삭제

    # 글자 넣기
    axes[0, -1].text(0.5, 0.5, "(blank)", fontdict=fonts_ex)
    axes[1, -1].text(0.5, 0.5, "HSV distribution\n(violin plot)", fontdict=fonts_ex)

    # ticks 제거
    for ax in axes.ravel():
    ax.set_xticks([])
    ax.set_yticks([])

    fig.tight_layout()

3.3.4. 컬러맵별 속성 분포

  • 데이터가 여섯 개나 되고, 뭐가 뭔지 알아보기 힘듭니다.
  • violin plot으로 분포를 확인합니다.
    • .get_children()으로 violin plot을 하나씩 지정하고,
    • .set_facecolor()로 violin plot의 색상을 데이터 종류에 맞추어 지정합니다.
    • 비슷하게 .set_alpha()를 사용해서 불투명도를 제어합니다.
  • 속성 분포를 개별 색의 데이터와 비교하기 좋게 배열합니다.
    • y 범위를 맞춰 우측 아래 공간에 넣습니다.
    • 색상별 데이터 이름을 함께 적어줍니다.
    • plt.subplots()gridspec_kw"hspace":0을 넣어 위 아래 사이 공간을 좁혀줍니다.

  • 그럴싸한 통계 분석이 되었습니다.
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    import matplotlib.pyplot as plt
    from matplotlib import cm
    from colorspacious import cspace_converter
    import colorsys
    import seaborn as sns

    # 컬러맵 불러오기
    cmap_ = plt.get_cmap("tab10")
    # 컬러맵의 색 수
    ncmap = len(cmap_.colors)

    try: # qualitative colormap
    ncmap = len(cmap_.colors)
    except AttributeError: # others
    ncmap = 10
    cmap_ = cm.get_cmap(cmap, ncmap)

    # 수가 너무 많으면 10개로 제한
    if ncmap > 15:
    ncmap = 10

    # subplots 나누기 (ncmap 반영)
    fig, axes = plt.subplots(ncols=ncmap+1, nrows=2, figsize=(10, 3),
    gridspec_kw={"height_ratios":[1, 2],
    "width_ratios": [7/ncmap]*ncmap + [3],
    "hspace":0}
    )

    # 폰트 설정
    fonts_ex = {"color":"gray", "ha":"center", "va":"center", "fontsize":"x-large"}

    # 컬러맵 데이터 모음 list
    Hs, Ss, Vs, rLs, Ls, ls = [], [], [], [], [], []

    # 컬러맵으로 subplot 채우고 RGB 정보 입력
    for i, ax in enumerate(axes[0, :-1]):
    ax.set_facecolor(cmap_(i/ncmap))
    ax.set_xticks([])
    ax.set_yticks([])
    # RGB + alpha
    R, G, B, A = cmap_(i/ncmap)
    # HSV
    H, S, V = colors.rgb_to_hsv((R, G, B))
    # 휘도 (luminance)
    L, _, _ = cspace_converter("sRGB1", "CAM02-UCS")([R, G, B])
    # 상대 휘도 (relative luminance)
    rL = 0.2126*R + 0.7152*G + 0.0722*B
    # 밝기 (lightness)
    _, l, _ = colorsys.rgb_to_hls(R, G, B)

    # 데이터 모음
    Hs.append(H)
    Ss.append(S)
    Vs.append(V)
    Ls.append(L/100)
    rLs.append(rL)
    ls.append(l)

    fontcolor = "k"

    # 밝기 기준 어두운 색은 밝은 색으로 표시
    if L/100 < 0.6:
    fontcolor = "w"
    ax.text(0.1, 0.8, f"R: {R:.2f}", c=fontcolor, transform=ax.transAxes, fontsize=8)
    ax.text(0.1, 0.6, f"G: {G:.2f}", c=fontcolor, transform=ax.transAxes, fontsize=8)
    ax.text(0.1, 0.4, f"B: {B:.2f}", c=fontcolor, transform=ax.transAxes, fontsize=8)

    # 좌측 하단 subplots 합침: axbig
    gs = axes[1, 0].get_gridspec()
    for ax in axes[1, :-1]:
    ax.remove()
    axbig = fig.add_subplot(gs[1, :-1])

    # 색상별 데이터 plot
    axbig.plot(Hs, "-o", c="c", alpha=0.5) # hue (색상)
    axbig.plot(Ss, "-o", c="m", alpha=0.5) # saturation (채도)
    axbig.plot(Vs, "-o", c="y") # value (밸류)
    axbig.plot(rLs, "-o", c="gray") # relative luminance (상대 휘도)
    axbig.plot(Ls, "-o", c="k") # luminance (휘도)
    axbig.plot(ls, "-o", mec="b", mfc="w", c="b") # lightness (밝기)

    # 색상별 데이터 subplot 설정
    axbig.set_xticks([]) # xticks 삭제
    axbig.set_xlim(-0.4, ncmap-1 + 0.4) # x 범위 지정
    axbig.set_ylim(-0.1, 1.2) # y 범위 지정

    for x in range(ncmap): # x축 grid 대체 점선
    axbig.axvline(x, ls=":", c="lightgray", zorder=0)
    axbig.grid(axis="y", ls=":") # y축 grid
    axbig.set_frame_on(False) # 윤곽선 삭제

    # 색 속성 분포
    sns.violinplot(data=[Hs, Ss, Vs, rLs, Ls, ls], alpha=0.5, cut=0, ax=axes[1, -1])
    # violin plot 색상, 불투명도 지정
    for i, c in enumerate(["c", "m", "y", "gray", "k", "b"]):
    axes[1, -1].get_children()[2*i].set_facecolor(c)
    axes[1, -1].get_children()[2*i].set_alpha(0.5)
    # violin plot subplot 설정
    axes[1, -1].set_ylim(-0.1, 1.2)
    axes[1, -1].grid(axis="y", ls=":")
    axes[1, -1].set_frame_on(False)
    axes[1, -1].set_yticks([0, 0.5, 1])
    axes[1, -1].set_yticklabels([])
    axes[1, -1].set_xticks([0, 1, 2, 3, 4])
    axes[1, -1].set_xticklabels([])
    axes[1, -1].tick_params(length=0)

    # 우측 상단 subplot 설정: violin plot의 xticklabels로 활용.
    axes[0, -1].axis(False)
    axes[0, -1].set_xlim(axes[1, -1].get_xlim())
    axes[0, -1].set_xticks([0, 1, 2, 3, 4])
    font_hsv = {"fontsize": 14, "ha": "center"}
    axes[0, -1].text(0, 0, "H", fontdict=font_hsv, color="c")
    axes[0, -1].text(1, 0, "S", fontdict=font_hsv, color="m")
    axes[0, -1].text(2, 0, "V", fontdict=font_hsv, color="y")
    axes[0, -1].text(3, 0, r"r$L^*$", fontdict=font_hsv, color="gray")
    axes[0, -1].text(4, 0, r"$L^*$", fontdict=font_hsv, color="k")
    axes[0, -1].text(5, 0, r"L", fontdict=font_hsv, color="b")

    fig.tight_layout()


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