【Matplotlib】imshow()で行列（マトリックス）にマスクを適用する方法

Matplotlib の imshow() で行列（マトリックス）にマスクを適用したい場合は、NumPy の np.ma.masked_where() メソッドを使用します。このメソッドに下限値と上限値を指定することで、条件に合致する要素だけをマスクし、画像上でその領域を非表示（空白）にできます。

実装の手順

• 入力行列をマスクするための下限値 l と上限値 u の2つの変数を初期化します。
• 5×5 のランダムなデータを作成します。
• l より大きく、かつ u より小さい値を持つ要素をマスクします。
• nrows=1、ncols=2 のサブプロットを持つ図（figure）を作成します。
• 軸0と軸1に、データを2Dラスタ画像として表示します。
• それぞれの軸にタイトルを設定します。
• show() メソッドで図を画面に表示します。

コード例

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

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

# マスクの下限値と上限値
l = 0.125
u = 0.575

# 5x5 のランダムデータを作成
data = np.random.rand(5, 5)

# lより大きくuより小さい要素をマスク
data = np.ma.masked_where((l < data) & (data < u), data)

# 1行2列のサブプロットを作成
fig, axs = plt.subplots(1, 2)

# 左：マスクなし / 右：マスクあり
axs[0].imshow(data.data)
axs[0].set_title("Without Masked")
axs[1].imshow(data)
axs[1].set_title("With Masked")

plt.show()

出力結果

左側の画像は元のデータをそのまま表示したもので、右側の画像では条件に合致した要素がマスクされ、該当部分が空白として描画されていることが確認できます。このように masked_where() を使えば、特定の値の範囲を簡単に視覚的に除外できます。