Matplotlibでcontourfをプロットし、カラーバーを対数スケールにする方法

Matplotlibでcontourfを対数スケールでプロットする手順

Matplotlibのcontourf()を使って塗りつぶし等高線図を描画し、カラーバー（カラースケール）を対数スケールで表示するには、以下の手順に従います。

• plt.rcParamsで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）を自動調整します。
• サンプルデータの個数を表す変数Nを初期化します。
• NumPyを使ってx、y、X、Y、Z1、Z2、zの各データ点を生成します。
• ma.masked_where()で0以下の値をマスクします（対数スケールは0や負の値を扱えないため）。
• plt.subplots()で図とサブプロットを作成します。
• contourf()メソッドで等高線をプロットし、ticker.LogLocator()を指定して対数目盛りを適用します。
• fig.colorbar()でスカラーマップに対応するカラーバーを作成します。
• show()メソッドで図を表示します。

コード例

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from numpy import ma
from matplotlib import ticker, cm

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

N = 100
x = np.linspace(-3.0, 3.0, N)
y = np.linspace(-2.0, 2.0, N)

X, Y = np.meshgrid(x, y)

Z1 = np.exp(-X**2 - Y**2)
Z2 = np.exp(-(X * 10)**2 - (Y * 10)**2)

z = Z1 + 50 * Z2
z[:5, :5] = -1
z = ma.masked_where(z <= 0, z)
fig, ax = plt.subplots()

cs = ax.contourf(X, Y, z, locator=ticker.LogLocator(), cmap=cm.PuBu_r)
cbar = fig.colorbar(cs)

plt.show()

ポイント解説

ticker.LogLocator()は、カラーバーの目盛りを10のべき乗（1、10、100…など）のような対数間隔で配置するためのロケーターです。これにより、値の範囲が広いデータでも見やすいカラースケールになります。

また、z = ma.masked_where(z <= 0, z)の行では、0以下の値をマスク配列として除外しています。対数スケールでは0や負の値を扱うことができないため、この処理が重要になります。

実行結果

上記のコードを実行すると、対数スケールのカラーバーを持つ塗りつぶし等高線図が表示されます。中心部の鋭いピークと緩やかな裾の両方が、ひとつの図の中でバランスよく可視化されます。