matplotlib.pyplotのhist2dでカラーバーを表示する方法

matplotlib.pyplot の hist2d（2次元ヒストグラム）でカラーバーを使用するには、fig.colorbar() メソッドに hist2d の戻り値である ScalarMappable インスタンスを渡します。以下に、具体的な手順とサンプルコードを紹介します。

実装手順

• 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。
• サンプルデータの個数を表す変数 N を初期化します。
• NumPy を使って x および y のデータ点を作成します。
• subplots() メソッドで図（Figure）とサブプロット（Axes）を作成します。
• hist2d() メソッドで2次元ヒストグラムを描画します。
• hist2d の戻り値から ScalarMappable インスタンスを取り出し、fig.colorbar() でカラーバーを作成します。
• plt.show() メソッドで図を表示します。

サンプルコード

from matplotlib.colors import LogNorm
import matplotlib.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

# サンプルデータの個数
N = 1000

# x と y のデータ点を作成
x = np.random.rand(N)
y = np.random.rand(N)

fig, ax = plt.subplots()

# x と y で2次元ヒストグラムを描画（対数スケールの正規化を使用）
hh = ax.hist2d(x, y, bins=40, norm=LogNorm())

# カラーバーを作成して追加
fig.colorbar(hh[3], ax=ax)

# グラフを表示
plt.show()

コードのポイント

ax.hist2d() は戻り値としてタプルを返し、その4番目の要素（インデックス3）がカラーマッピング情報を持つ QuadMesh オブジェクトです。このオブジェクトを fig.colorbar() に渡すことで、ヒストグラムのビン数（度数）に対応したカラーバーが表示されます。

また、サンプルコードでは LogNorm() を指定することで、カラースケールを対数スケールにしています。これにより、度数のばらつきが大きいデータでも分布が見やすくなります。線形スケールで問題ない場合は、norm=LogNorm() の指定を省略しても構いません。

出力結果

上記のコードを実行すると、2次元ヒストグラムの右側にカラーバーが表示された次のようなグラフが出力されます。