Matplotlibでヒートマップの上三角・下三角のみを表示する方法

Matplotlibでヒートマップの上三角または下三角だけを描画したい場合、NumPyのマスク配列（masked array）を活用するのが便利です。不要な部分をマスクして画像として表示することで、相関行列などでよく見られる三角形のヒートマップを簡単に作成できます。

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。

• 5×5のランダムなデータを作成します。

• numpy.tri() メソッドを使い、指定した対角線以下に1、それ以外に0を持つ配列を生成します。これがマスクの元になります。

• 生成したマスクを使って、np.ma.array() でマスク済みの2次元配列を作成します。マスクされた要素は表示されなくなります。

• imshow() メソッドでデータを画像として2次元ラスタ上に表示します。

• show() メソッドで図を画面に表示します。

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
data = np.random.rand(5, 5)
mask = np.tri(data.shape[0], k=-1)
data = np.ma.array(data, mask=mask)
plt.imshow(data, interpolation="nearest", cmap='copper')
plt.show()

ポイント解説

np.tri(N, k=-1) は、対角線より1つ下まで1を埋め、それより上を0とする下三角行列を返します。k引数の値を変更すれば、マスクされる範囲を細かく制御できます。例えば k=0 にすると対角成分も含めてマスクされ、k=1 ならさらに広い範囲が隠れます。

また、上三角のみを表示したい場合は、numpy.triu() を使うか、マスクを反転させることで対応できます。相関行列の可視化では、対称性があるため片側の三角形だけを表示することで、図がすっきりし読みやすくなるというメリットがあります。

出力結果

このコードを実行すると、下三角部分だけがカラーマップ「copper」で色付けされ、上三角は空白になったヒートマップが表示されます。interpolation="nearest" を指定することで、各セルがぼやけずにくっきりとした境界で描画されます。