Matplotlibでバーコードを作成する方法【初心者向けコード例付き】

Pythonの可視化ライブラリ「Matplotlib」を使えば、特別な専用ライブラリを導入しなくても、0と1の2値データからシンプルなバーコード風の画像を簡単に生成できます。この記事では、その具体的な手順とサンプルコードをわかりやすく解説します。

Matplotlibでバーコードを作成する手順

以下の手順に従うことで、Matplotlibだけでバーコードのような縞模様の画像を作成できます。

• 図のサイズと余白の設定： plt.rcParams を使って、図のサイズやサブプロット間・周囲のパディングを調整します。
• 2値データ（0と1）のリストを作成： バーコードの黒白パターンとなる、0と1で構成される配列を用意します。
• 図（Figure）の作成： plt.figure(dpi=100) のようにして、新しい図を作成します。既存の図がある場合はそれをアクティブにします。
• 軸（Axes）の追加： fig.add_axes() メソッドで図にAxesを追加します。
• 軸を非表示にする： バーコードには目盛りや枠線が不要なので、set_axis_off() で軸をオフにします。
• imshow()メソッドで描画： 手順2で作成したデータを imshow() メソッドで画像としてプロットします。
• 図を表示： 最後に show() メソッドを呼び出して、図を画面に表示します。

サンプルコード

実際のコード例は以下の通りです。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 図のサイズと自動レイアウトを設定
plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True

# 0と1で構成されるバーコード用の2値配列
code = np.array([
   1, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 1,
   0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 0,
   1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1,
   1, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 1])

# dpi=100で新しい図を作成
fig = plt.figure(dpi=100)

# 図全体を覆うAxesを追加し、軸を非表示にする
ax = fig.add_axes([0, 0, 1, 1])
ax.set_axis_off()

# 2値データを1行の画像として描画
ax.imshow(code.reshape(1, -1), cmap='binary', aspect='auto',
          interpolation='nearest')

plt.show()

実行結果

上記のコードを実行すると、0が白、1が黒に対応した縞模様のバーコード風画像が表示されます。cmap='binary' を指定することで、白黒のコントラストがはっきりとした見た目になります。

ポイント解説

• reshape(1, -1)： 1次元の配列を1行×N列の2次元配列に変換しています。これにより、横長の縞模様として描画されます。
• aspect='auto'： 縦横比を自動調整し、図のサイズに合わせてバーが引き伸ばされます。
• interpolation='nearest'： 補間を行わないため、各バーの境界がくっきりと表示されます。
• set_axis_off()： 目盛りや軸ラベルを消すことで、バーコードらしいすっきりした見た目になります。

この手法は、実際の商品コード（JANコードなど）の厳密なエンコードには対応していませんが、データの可視化やデモ、プレゼンテーション資料における装飾的な用途には十分活用できます。より本格的なバーコードが必要な場合は、「python-barcode」などの専用ライブラリの利用も検討してみてください。