【Matplotlib】Pythonで緑から赤へのグラデーションヒートマップを作成する方法

Matplotlibでは、LinearSegmentedColormapを使うことで独自のカラーマップを自由に定義できます。この記事では、値が低いほど緑、中央で白、高いほど赤へと変化するカラーマップを作成し、それをヒートマップに適用する手順を解説します。

作成の手順

• 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。
• 赤・緑・青の各チャンネルの変化を定義した辞書（cdict）を作成します。
• LinearSegmentedColormapを使い、線形セグメントからカラーマップを生成します。
• 図とサブプロットを作成します。
• 5×5のランダムデータを生成します。
• pcolormeshで擬似カラープロット（ヒートマップ）を描画します。
• ScalarMappableインスタンスに対してカラーバーを追加します。
• show()メソッドで図を表示します。

コード例

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.colors as colors
import numpy as np

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

cdict = {'red': ((0.0, 0.0, 0.0),
                 (0.5, 1.0, 1.0),
                 (1.0, 1.0, 0.7)),

         'green': ((0.0, 0.7, 0.7),
                   (0.5, 1.0, 1.0),
                   (1.0, 0.0, 0.0)),

         'blue': ((0.0, 0.0, 0.0),
                  (0.5, 1.0, 1.0),
                  (1.0, 0.0, 0.0))
         }
GnRd = colors.LinearSegmentedColormap('GnRd', cdict)

fig, ax = plt.subplots(1)

data = np.random.rand(5, 5)*6.-3.

p = ax.pcolormesh(data, cmap=GnRd, vmin=-5, vmax=5)

fig.colorbar(p, ax=ax)

plt.show()

cdictの構造について

cdictでは、各色ごとに「位置」と「その位置での色の強さ」をタプルで指定します。上記の例では、位置0.0（最小値側）で緑が0.7と高く設定され、位置0.5（中央）で全色が1.0となって白になり、位置1.0（最大値側）で赤が最も強くなります。これにより、緑→白→赤という滑らかなグラデーションが実現されます。

出力結果

上記のコードを実行すると、-5から5の範囲で正規化されたヒートマップが表示されます。値が小さいセルほど緑に、大きいセルほど赤に近い色で描画され、図の右側には数値と色の対応を示すカラーバーが表示されます。