Matplotlib/Seabornのヒートマップで特定のセルにカスタム枠線を追加する方法

MatplotlibやSeabornで作成したヒートマップにおいて、特定のセルだけにカスタム枠線（ボーダー）を追加したいケースはよくあります。例えば、注目したいデータ領域を強調表示したり、クラスタリング結果の一部を目立たせたりする場合です。この記事では、sns.clustermap()で作成したヒートマップの任意のセルに、色付きの矩形パッチを使って枠線を描画する方法を解説します。

実装手順

• 図のサイズを設定し、figure.autolayoutを有効にしてサブプロット間・周囲の余白を自動調整します。
• 複数の列を持つpandasのデータフレームを作成します。
• sns.clustermap()を使い、行列データセットを階層的クラスタリング付きのヒートマップとして描画します。
• ClusterGridオブジェクトのax_heatmap属性から、ヒートマップ部分のAxesを取得します。
• 枠線の色を格納する変数border_colorを初期化します。
• plt.Rectangle()で矩形パッチを作成し、add_patch()メソッドでヒートマップのAxesに追加します。このときfill=Falseを指定することで塗りつぶしなしの枠線のみになります。
• plt.show()メソッドで図を表示します。

コード例

import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt
import seaborn as sns

# 図のサイズとレイアウトの設定
plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True

# サンプルデータフレームを作成
df = pd.DataFrame({"col1": [1, 4, 2, 3, 5], "col2": [3, 4, 1, 5, 2]})

# 階層クラスタリング付きヒートマップを描画
g = sns.clustermap(df, figsize=(7.50, 3.50))

# ヒートマップのAxesを取得
ax = g.ax_heatmap

# 枠線の色を指定
border_color = "yellow"

# 指定したセルに矩形パッチ（枠線）を追加
ax.add_patch(plt.Rectangle((1, 2), 2, 1, fill=False,
                           edgecolor=border_color, lw=5))

plt.show()

出力結果

上記のコードを実行すると、黄色い太い枠線がヒートマップ上の指定されたセル範囲（x=1, y=2の位置から幅2・高さ1の領域）に描画されます。

ポイント解説

• plt.Rectangle((x, y), width, height)：左下隅の座標(x, y)と幅・高さを指定して矩形を定義します。セル単位で指定する場合は、セルのインデックスに対応する座標を渡します。
• fill=False：矩形内部を透明にし、枠線だけを表示します。
• lw（linewidth）：枠線の太さを制御します。値を大きくすると強調効果が高まります。
• edgecolor：枠線の色を指定します。「yellow」以外にも「red」や「#FF0000」のようなカラーコードも使用可能です。

なお、sns.clustermap()ではなく通常のsns.heatmap()を使う場合も、返り値のAxesに対して同じようにadd_patch()を呼び出すことで同様の枠線追加が可能です。