Seabornで2つのヒートマップを1つの図に組み合わせる方法

Pythonの可視化ライブラリ「Seaborn」を使えば、異なるデータフレームから作成した2つのヒートマップを、1つの図に並べて表示できます。この記事では、その具体的な手順をサンプルコード付きで解説します。

実装の手順

• 図のサイズを設定し、サブプロット間および周囲の余白（パディング）を調整します。

• Pandasを使って2つのデータフレームを作成します。

• plt.subplots()で図と2つのサブプロット（ax1、ax2）を生成します。

• sns.heatmap()を使い、矩形データを色分けされたマトリクスとしてax1とax2にそれぞれ描画します。

• 目盛り（ticks）と目盛りラベル（ticklabels）が存在する場合は、軸の右側に移動させます。

• サブプロット間の余白の幅を、平均的な軸幅に対する割合として最小限に抑えます。

• 最後にshow()メソッドを呼び出して図を表示します。

サンプルコード

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns

plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True

# 2つのランダムなデータフレームを作成
df1 = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 4), columns=list("ABCD"))
df2 = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 4), columns=list("WXYZ"))

# 横に2つ並べたサブプロットを作成
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(ncols=2)
fig.subplots_adjust(wspace=0.01)

# 各サブプロットにヒートマップを描画（カラーバーは非表示）
sns.heatmap(df1, cmap="plasma", ax=ax1, cbar=False)
sns.heatmap(df2, cmap="hot", ax=ax2, cbar=False)

# 右側のグラフの目盛りを右軸側に移動
ax2.yaxis.tick_right()

fig.subplots_adjust(wspace=0.001)
plt.show()

コードのポイント解説

• カラーマップの使い分け： 左側のヒートマップにはplasma、右側にはhotを使用することで、2つのデータセットを視覚的に区別しやすくなっています。

• cbar=False： カラーバーを非表示にすることで、2つのヒートマップを隙間なく並べられます。必要に応じてTrueに変更してください。

• wspaceの調整： subplots_adjust(wspace=...)でサブプロット間の間隔を制御しています。値を小さくするほど、2つのヒートマップが一体化して見えます。

• yaxis.tick_right()： 右側のグラフのY軸ラベルを外側（右側）に移動させることで、左のグラフとの重なりを防ぎます。

実行結果

上記のコードを実行すると、以下のように2つのヒートマップが横並びで表示されます。

この手法は、同じ行数・列数を持つ複数のデータセットを比較したい場合や、ダッシュボード風のレイアウトを作成したい場合に特に便利です。ぜひ自分のデータに合わせてカラーマップやレイアウトをカスタマイズしてみてください。