2つのMatplotlib imshowプロットを同じカラーマップスケールに統一する方法

Matplotlibのimshow()で複数のヒートマップを並べて表示すると、各プロットがそれぞれ独立した色スケールを持つため、見た目の比較が困難になります。そこで、両方のデータから共通の最小値・最大値を求め、vminとvmax引数に指定することで、2つのプロットを同一のカラーマップスケールに統一できます。

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2つのデータ行列 d1 と d2 を作成します。
• 両方の行列を1つにまとめた配列を作成し、全体の最大値と最小値を取得します。
• 最小値には np.amin()、最大値には np.amax() メソッドを使用します。
• plt.figure() で新しい図を作成（または既存の図をアクティブ化）します。
• fig.add_subplot() を使い、nrows=1、ncols=2 のサブプロット配置のインデックス1にAxesを追加します。
• imshow() メソッドに vmin と vmax を渡すことで、カラーマップがカバーするデータ範囲を明示的に定義します。
• 手順6と7を2つ目のデータに対しても繰り返します。
• 最後に plt.show() メソッドで図を表示します。

コード例

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

# 図のサイズとレイアウトの自動調整を設定
plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True

# ランダムなデータを2つ作成
data1 = np.random.randn(4, 4)
data2 = np.random.randn(4, 4)

# 両方のデータをまとめて、共通の最小値・最大値を求める
resultant = np.array([data1, data2])
min_val, max_val = np.amin(resultant), np.amax(resultant)

fig = plt.figure()

# 1つ目のプロット（vmin / vmax でスケールを統一）
ax = fig.add_subplot(1, 2, 1)
ax.imshow(data1, cmap="plasma", vmin=min_val, vmax=max_val)

# 2つ目のプロット（同じ vmin / vmax を使用）
ax2 = fig.add_subplot(1, 2, 2)
ax2.imshow(data2, cmap="plasma", vmin=min_val, vmax=max_val)

plt.show()

出力

ポイント解説

vmin と vmax を指定しない場合、imshow() は各配列ごとに独立して色の範囲を自動計算するため、同じ値でも異なる色にマッピングされる可能性があります。上記のように両データを結合した配列に対して np.amin() と np.amax() を適用すれば、2つのプロットが完全に同じ色基準で描画され、視覚的な比較が正確に行えます。

さらに、fig.colorbar() を使って共通のカラーバーを追加すると、どの色がどの数値に対応するかも一目でわかるようになり、より読みやすい図になります。