MatplotlibとSeabornでヒートマップを正方形に表示する方法

SeabornのFacetGridでヒートマップを正方形に表示したい場合、heatmap()メソッドを使って10×10のランダムデータセットを可視化するのが簡単な方法です。この記事では、その具体的な手順とサンプルコードを紹介します。

実行手順

• 最小値-1、最大値10の範囲で、サイズ10×10のランダムデータを作成します。

• heatmap()メソッドにデータとカラーマップ「twilight_r」を指定し、矩形データを色分けされた行列としてプロットします。

• 図を表示するには、show()メソッドを使用します。

サンプルコード

import numpy as np
import seaborn as sn
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True
data = np.random.randint(low=-1, high=10, size=(10, 10))
hm = sn.heatmap(data=data, cmap="twilight_r")
plt.show()

出力結果

上記のコードを実行すると、10×10のランダムデータが「twilight_r」カラーマップで色分けされたヒートマップとして表示されます。各セルには対応する数値に応じた色が割り当てられ、データの分布をひと目で把握できます。

ポイント解説

• np.random.randint(): 指定した範囲内の整数の乱数を生成します。引数lowに最小値、highに最大値（排他的）、sizeに配列の形状を指定します。

• cmapパラメータ: カラーマップを変更することで、ヒートマップの見た目を自由にカスタマイズできます。「twilight_r」以外にも「viridis」「coolwarm」「hot」など様々なカラーマップが利用可能です。

• figure.figsize: 図のサイズを調整することで、ヒートマップ全体のアスペクト比も制御できます。