Jupyter NotebookでNumPyの2D配列をグレースケール画像として表示する方法

Jupyter Notebook上でNumPyの2次元配列をグレースケール画像として表示したい場合、Matplotlibのimshow()関数を使うのが最も簡単な方法です。ここでは、具体的な手順とサンプルコードを紹介します。

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。

• NumPyを使ってランダムなデータを作成します。

• imshow()メソッドを使用し、カラーマップにgrayを指定してデータを画像として表示します。

• show()メソッドを呼び出して、図を画面に表示します。

サンプルコード

from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np

# 図のサイズを設定
plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True

# ランダムなデータポイントを生成
data = np.random.rand(5, 5)

# grayカラーマップを指定してimshowで描画
plt.imshow(data, cmap='gray')

# グラフを表示
plt.show()

実行結果

このコードを実行すると、以下のような5×5のグレースケール画像が出力されます。各セルの明るさは、配列内の0から1までのランダムな値に対応しています。

補足：カラーマップについて

cmap='gray'を指定することで、値が小さいほど黒に近く、大きいほど白に近い濃淡で表現されます。他にも'viridis'や'hot'など様々なカラーマップが利用可能ですが、画像処理や機械学習の分野ではグレースケール表示がよく使われます。また、実際の画像データ（PILやOpenCVで読み込んだもの）を2D配列として扱う場合も、同じ方法でグレースケール表示できます。