Matplotlibで複数のカラーバーを表示する方法【初心者向け解説】

Matplotlibでは、複数のカラーバー（カラースケール）を1つの図の中に同時に表示することができます。これにより、異なるデータセットをそれぞれ独立した色スケールで視覚的に比較できるようになります。

この記事では、imshow()を使って複数の画像データを描画し、それぞれに対応するカラーバーを追加する具体的な手順を紹介します。

複数のカラーバーを表示する手順

• 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。
• 図（figure）とサブプロット（axes）のセットを作成します。
• サンプルデータの個数を表す変数 N を初期化します。
• NumPyを使ってランダムなデータ data1 を生成します。
• imshow() を使って、data1を2次元の正規ラスター（画像）として表示します。
• colorbar() でプロットにカラーバーを追加します。
• 手順4〜6を、別のデータセットと別の軸（axes）に対して繰り返します。
• 最後に show() メソッドを呼び出して図を表示します。

コード例

from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np

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

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(nrows=2, ncols=1)

N = 10
data1 = np.random.rand(N, N)
im1 = ax1.imshow(data1, cmap='hot')
plt.colorbar(im1, cax=ax1)

data2 = np.random.rand(N, N)
im2 = ax2.imshow(data2, cmap='plasma')
plt.colorbar(im2, cax=ax2)

plt.show()

コードのポイント

この例では、plt.subplots(nrows=2, ncols=1) によって縦に2つ並んだサブプロットを作成しています。各サブプロットには np.random.rand(N, N) で生成した10×10のランダムな2次元データを imshow() で描画し、カラーマップとして上側は 'hot'、下側は 'plasma' を指定しています。

重要なのは plt.colorbar(im, cax=ax) の部分です。cax 引数に各サブプロットの軸オブジェクトを渡すことで、それぞれのデータに対応するカラーバーが正しく割り当てられます。このように cax を明示的に指定することで、複数のカラーバーが混在することなく、意図した位置に配置されます。

出力結果

実行すると、異なるカラーマップを持つ2つのヒートマップが縦に並んで表示され、それぞれの右側（または指定位置）に対応するカラーバーが表示されます。値の分布がデータごとに異なる場合でも、各カラーバーが独立しているため、正確な色の読み取りが可能になります。