PythonのMatplotlibでレイヤー画像（重ね合わせ画像）をプロットする方法

PythonのMatplotlibを使って、複数の画像を重ね合わせたレイヤー画像をプロットする方法を解説します。基本的な流れは以下のステップのとおりです。

手順

• figureサイズの設定： 図のサイズを指定し、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。
• データの作成： NumPyを使用して、dx、dy、x、y および extent（表示範囲）のデータを作成します。
• 図の生成： figure() メソッドで新しい図を作成するか、既存の図をアクティブにします。
• 画像データの作成： データを画像として表示するための data1 と data2 を作成し、2次元の正規ラスタ上に描画します。
• 表示： show() メソッドで図を画面に表示します。

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

dx, dy = 0.05, 0.05
x = np.arange(-3.0, 3.0, dx)
y = np.arange(-3.0, 3.0, dy)
extent = np.min(x), np.max(x), np.min(y), np.max(y)

fig = plt.figure(frameon=False)

data1 = np.random.rand(5, 5)
plt.imshow(data1, cmap="plasma", interpolation='nearest', extent=extent)

data2 = np.random.rand(5, 5)
plt.imshow(data2, cmap="copper", alpha=.9, interpolation='bilinear', extent=extent)

plt.show()

実行結果

ポイント解説

このコードの重要なポイントは、imshow() を2回連続して呼び出すことで、2つの画像を同じ座標系上に重ねて描画している点です。後から描画した data2 には alpha=0.9 を指定することで半透明になり、下層の data1 が透けて見える仕組みになっています。

また、両方の画像に同じ extent を渡すことで、x軸・y軸の範囲を揃え、画像同士が正しく位置合わせされるようにしています。cmap 引数でカラーマップ（ここでは plasma と copper）を変えているため、重なった部分でも視覚的に区別しやすくなっています。

この手法は、ヒートマップの比較や、背景画像の上に解析結果をオーバーレイ表示したい場合などに幅広く活用できます。