Matplotlibを使用してヒートマップを作成し、カスタマイズする方法について解説します。具体的なコード例とその詳細な解説、応用例を含めてご紹介します。
目次
Matplotlibとは
MatplotlibはPythonのデータ可視化ライブラリの一つであり、多様なチャートやグラフを作成することが可能です。ヒートマップもその一つで、2次元のデータ分布を色で表現する手法です。
基本的なヒートマップの作成
Matplotlibでヒートマップを作成する基本的な手法について解説します。
必要なライブラリのインポート
まずは、必要なライブラリをインポートします。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
データの準備
次に、ヒートマップに表示するデータを準備します。ここでは、numpyを使用してランダムな2次元配列を作成します。
# 5x5のランダムな2次元配列を作成
data = np.random.rand(5, 5)
ヒートマップの描画
データが準備できたら、ヒートマップを描画します。
# ヒートマップを描画
plt.imshow(data, cmap='hot', interpolation='nearest')
plt.colorbar()
plt.show()
ヒートマップのカスタマイズ
基本的なヒートマップの作成方法を掴んだところで、次はカスタマイズについて解説します。
カラーマップの変更
Matplotlibでは多くのカラーマップが用意されています。`cmap`パラメータで指定できます。
# カラーマップを'coolwarm'に変更
plt.imshow(data, cmap='coolwarm', interpolation='nearest')
plt.colorbar()
plt.show()
値の範囲を指定する
`vmin`と`vmax`パラメータで値の範囲を指定することができます。
# 値の範囲を0.2から0.8に指定
plt.imshow(data, cmap='hot', interpolation='nearest', vmin=0.2, vmax=0.8)
plt.colorbar()
plt.show()
応用例
ここではヒートマップを更に応用する方法を2つ紹介します。
テキストを追加する
ヒートマップに値を表示する方法です。
# ヒートマップを描画
plt.imshow(data, cmap='hot', interpolation='nearest')
plt.colorbar()
# テキストを追加
for i in range(data.shape[0]):
for j in range(data.shape[1]):
plt.text(j, i, '{:.2f}'.format(data[i, j]), ha='center', va='center')
plt.show()
複数のヒートマップを並べる
複数のヒートマップを並べて表示する方法です。
# 3x3のサブプロットを作成
fig, axes = plt.subplots(3, 3)
# 各サブプロットにヒートマップを描画
for ax in axes.flat:
ax.imshow(np.random.rand(5, 5), cmap='hot', interpolation='nearest')
plt.show()
まとめ
この記事では、Matplotlibで基本的なヒートマップを作成し、カスタマイズする方法を解説しました。特に、テキストの追加や複数のヒートマップを並べるなどの応用例も紹介しました。これらの知識を活用して、データの可視化に役立ててください。
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