Matplotlibで z = f(x, y) の滑らかな2Dカラープロットを作成する方法

Matplotlibを使って z = f(x, y) の滑らかな2次元カラープロットを作成するには、imshow() 関数に補間（interpolation）を指定するのが簡単な方法です。以下の手順で実装できます。

実装の手順

• 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。
• NumPy を使って x と y のデータ点を生成します。
• 関数 f(x, y) を用いて z のデータ点を計算します。
• imshow() メソッドで、2次元の正規ラスタ上に画像としてデータを表示します。このとき、滑らかに見せるために補間方法として bilinear（バイリニア補間）を指定します。
• show() メソッド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

def f(x, y):
    return np.array([i * i + j * j for j in y for i in x]).reshape(5, 5)

x = y = np.linspace(-1, 1, 5)
z = f(x, y)

plt.imshow(z, interpolation='bilinear')

plt.show()

実行結果

このコードを実行すると、5×5のグリッドデータがバイリニア補間によって滑らかに補完され、色のグラデーションがなめらかな2Dカラープロットとして表示されます。データ点が少なくても、補間を指定することで見た目の良い連続的なカラーマップが得られるのがポイントです。

なお、より精細な等高線ベースのカラープロットが必要な場合は、plt.contourf() を使う方法もあります。imshow() はピクセル単位の画像表示に適しており、contourf() は値の等高線に基づいた塗り分けに適しています。用途に応じて使い分けるとよいでしょう。