MatplotlibでTrue/False（アクティブ/非アクティブ）データをプロットする方法

Matplotlibでtrue/falseやアクティブ/非アクティブといったブール値データを可視化したい場合、imshow()メソッドを使うと簡単に実現できます。以下の手順で進めましょう。

手順

• 図のサイズを設定し、サブプロット間およびその周囲のパディングを調整します。
• NumPyを使用して、True/Falseからなるデータを作成します。
• figure()メソッドで新しい図を作成するか、既存の図を有効化します。
• サブプロット配置の一部として、図に~.axes.Axesを追加します。
• imshow()メソッドを使い、データを2次元の正規ラスタ上に画像として表示します。
• 図を画面に表示するには、show()メソッドを呼び出します。

コード例

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

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

data = np.random.random((20, 20)) > 0.5
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.imshow(data, aspect='auto', cmap="copper", interpolation='nearest')

plt.show()

このコードでは、まずnp.random.random((20, 20)) > 0.5によって、0〜1の一様乱数が0.5より大きいかどうかを判定した20×20のブール配列を生成しています。これにより、各セルがTrueまたはFalseを持つデータが作られます。

続いてimshow()に渡す際、cmap="copper"でカラーマップを指定し、interpolation='nearest'を設定することで、隣接ピクセル間の補間を行わずに各セルをはっきりと描画しています。また、aspect='auto'により、データの形状に関係なく図の領域いっぱいに表示されます。

出力結果

実行すると、TrueのセルとFalseのセルが異なる色で塗り分けられたヒートマップのような画像が表示され、ブール値データの分布をひと目で把握できます。センサーのオン/オフ状態やフラグ管理など、二値データの可視化に幅広く活用できる手法です。