Seabornを使ってPythonで3列のデータからヒートマップを作成する方法

Pythonの可視化ライブラリSeabornを使用すると、数行のコードで美しいヒートマップを簡単に作成できます。この記事では、3列のデータフレームからヒートマップを描画する手順を解説します。

ヒートマップ作成の基本手順

Seabornで3列のデータのヒートマップを描画するには、以下の手順に従います。

• 図のサイズを設定し、サブプロット間および周囲の余白を調整します。
• 3列を持つデータフレーム（df）を作成します。
• sns.heatmap()を使って、長方形データを色分けされたマトリックスとして描画します。
• 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

以下は、NumPyで生成したランダムな3×3のデータをヒートマップとして表示する完全なコード例です。

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

# 図のサイズとレイアウトを設定
plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True

# 3列（a, b, c）を持つデータフレームを作成
df = pd.DataFrame(np.random.random((3, 3)), columns=["a", "b", "c"])

# ヒートマップを描画（カラーバーは非表示）
sns.heatmap(df, cbar=False)

plt.show()

コードのポイント解説

• plt.rcParams["figure.figsize"]：図のサイズを幅7.50インチ、高さ3.50インチに設定しています。用途に応じて自由に変更できます。
• plt.rcParams["figure.autolayout"]：Trueにすることで、ラベルやタイトルが図の外にはみ出さないよう余白が自動調整されます。
• np.random.random((3, 3))：0〜1の範囲の一様乱数で構成される3×3の配列を生成します。実際の分析では、自分のデータセットに置き換えてください。
• cbar=False：右側に表示されるカラーバー（カラースケール）を非表示にするオプションです。値の目安を表示したい場合は、この引数を省略するかTrueを指定してください。

実行結果

上記のコードを実行すると、行と列（a・b・c）の交差するセルが数値の大きさに応じて色の濃淡で表現されたヒートマップが表示されます。

まとめ

Seabornのheatmap()関数を使えば、相関行列やクロス集計表など、表形式の数値データを直感的に把握できるヒートマップを最小限のコードで作成できます。cmap引数でカラーマップを変更したり、annot=Trueで各セルに数値を表示したりすることで、さらに見やすいグラフにカスタマイズすることも可能です。