human
次のPythonコードがあります。

`` python
plt.imshow（x_train [0]、cmap = 'grey'、interpolation = '最も近い'）
`` `

私は青から白まで補間するコロマップを探しています。それ、どうやったら出来るの？
gpt
matplotlibライブラリの "Blues_r "カラーマップを使えば、青から白、赤へと補間することができる。このカラーマップを使うには、次のようにコードを修正すればよい：

plt.imshow(x_train[0], cmap='Blues_r', interpolation = 'nearest')

Blues_r "の"_r "は、カラーマップが赤から青ではなく、青から赤に反転していることを示す。interpolation引数は、画像データをリサンプリングするための補間方法を指定するために使用します。値'nearest'は最近傍補間法を使うことを示す。
human
私は結果の外観に本当に満足していません。Matplotlibで利用可能なすべてのColormapのリストを教えてください。
gpt
できます。以下のpythonコード（matplotlibのドキュメントに謝意を表します）には、カテゴリ別にソートされたすべてのカラーマップを表示するpythonオブジェクト`cmaps`が含まれています。ボーナスとして、各カラーマップがどのように見えるかを見るためにコードを実行することもできます。

```py
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

cmaps = [('Perceptually Uniform Sequential', [
            'viridis', 'plasma', 'inferno', 'magma', 'cividis']),
         ('Sequential', [
            'Greys', 'Purples', 'Blues', 'Greens', 'Oranges', 'Reds',
            'YlOrBr', 'YlOrRd', 'OrRd', 'PuRd', 'RdPu', 'BuPu',
            'GnBu', 'PuBu', 'YlGnBu', 'PuBuGn', 'BuGn', 'YlGn']),
         ('Sequential (2)', [
            'binary', 'gist_yarg', 'gist_gray', 'gray', 'bone', 'pink',
            'spring', 'summer', 'autumn', 'winter', 'cool', 'Wistia',
            'hot', 'afmhot', 'gist_heat', 'copper']),
         ('Diverging', [
            'PiYG', 'PRGn', 'BrBG', 'PuOr', 'RdGy', 'RdBu',
            'RdYlBu', 'RdYlGn', 'Spectral', 'coolwarm', 'bwr', 'seismic']),
         ('Cyclic', ['twilight', 'twilight_shifted', 'hsv']),
         ('Qualitative', [
            'Pastel1', 'Pastel2', 'Paired', 'Accent',
            'Dark2', 'Set1', 'Set2', 'Set3',
            'tab10', 'tab20', 'tab20b', 'tab20c']),
         ('Miscellaneous', [
            'flag', 'prism', 'ocean', 'gist_earth', 'terrain', 'gist_stern',
            'gnuplot', 'gnuplot2', 'CMRmap', 'cubehelix', 'brg',
            'gist_rainbow', 'rainbow', 'jet', 'turbo', 'nipy_spectral',
            'gist_ncar'])]

gradient = np.linspace(0, 1, 256)
gradient = np.vstack((gradient, gradient))


def plot_color_gradients(cmap_category, cmap_list):
    # Create figure and adjust figure height to number of colormaps
    nrows = len(cmap_list)
    figh = 0.35 + 0.15 + (nrows + (nrows-1)*0.1)*0.22
    fig, axs = plt.subplots(nrows=nrows, figsize=(6.4, figh))
    fig.subplots_adjust(top=1-.35/figh, bottom=.15/figh, left=0.2, right=0.99)

    axs[0].set_title(f"{cmap_category} colormaps", fontsize=14)

    for ax, cmap_name in zip(axs, cmap_list):
        ax.imshow(gradient, aspect='auto', cmap=cmap_name)
        ax.text(-.01, .5, cmap_name, va='center', ha='right', fontsize=10,
                transform=ax.transAxes)

    # Turn off *all* ticks & spines, not just the ones with colormaps.
    for ax in axs:
        ax.set_axis_off()


for cmap_category, cmap_list in cmaps:
    plot_color_gradients(cmap_category, cmap_list)
```