Matplotlibでスカラー2Dデータを視覚化する方法

Matplotlibでスカラー2Dデータを視覚化する手順

Matplotlibを使えば、スカラー形式の2次元データを簡単に可視化できます。ここでは、pcolormesh()を用いて不規則な矩形グリッド上に擬似カラープロットを作成する基本的な流れを紹介します。

• 図のサイズを設定し、サブプロット間および周囲の余白（パディング）を調整します。
• データサンプル数を表す変数 n を初期化します。
• NumPy を使って x 軸と y 軸のデータポイントを作成します。
• np.meshgrid() で座標ベクトルから座標行列を生成します。
• NumPy を使って各格子点の z 値（スカラー値）を計算します。
• pcolormesh() を使って擬似カラープロットを作成します。
• plt.show() を呼び出して図を表示します。

コード例

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

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

n = 256

x = np.linspace(-3., 3., n)
y = np.linspace(-3., 3., n)

X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = X * np.sinc(X ** 2 + Y ** 2)

plt.pcolormesh(X, Y, Z, cmap='copper', shading='flat')

plt.show()

コードの解説

この例では、まず np.linspace() によって −3 から 3 までの範囲に 256 個の等間隔ポイントを生成し、np.meshgrid() でそれらを組み合わせてメッシュグリッドを作成しています。z 値は X * np.sinc(X ** 2 + Y ** 2) という数式で計算され、各格子点におけるスカラー値を表します。

最後に pcolormesh() に cmap='copper' を指定することで、銅色系のカラーマップが適用され、データの強度が色の濃淡として表現されます。また、shading='flat' は各セルを単一色で塗りつぶす描画方式です。

実行結果