Python Matplotlibで密度マップをプロットする方法を徹底解説

PythonのMatplotlibを使って密度マップ（ヒートマップ）をプロットするには、pcolormesh()メソッドを利用するのが便利です。この記事では、NumPyでデータを生成し、擬似カラープロットとして可視化するまでの手順をコード例とともに解説します。

密度マップを描く基本の手順

• NumPyを使ってside（軸の範囲）、x、y、zのデータを作成します。NumPyのlinspace関数を使うと、指定した区間を任意の分割数で等間隔にサンプリングしたデータを簡単に生成できます。

• meshgrid()関数にsideのデータを渡し、1次元の座標ベクトルから2次元の座標行列（メッシュグリッド）を作成します。

• xとyの値をもとに、ガウス関数（指数関数）を使ってzの値を計算します。

• pcolormesh()メソッドを使い、非正規矩形グリッド上に擬似カラープロット（密度マップ）を描画します。

• 最後にshow()メソッドを呼び出して、図を画面に表示します。

コード例

from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np

plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True

# -2から2までの範囲を15分割したデータを作成
side = np.linspace(-2, 2, 15)

# 座標行列（メッシュグリッド）を生成
X, Y = np.meshgrid(side, side)

# ガウス関数でZの値を計算
Z = np.exp(-((X - 1) ** 2 + Y ** 2))

# 擬似カラープロット（密度マップ）を描画
plt.pcolormesh(X, Y, Z, shading='auto')

plt.show()

実行結果

コードのポイント解説

np.linspace(-2, 2, 15)は、-2から2までの範囲を15個の等間隔の点に分割した配列を返します。続くnp.meshgrid(side, side)は、この1次元配列からx方向・y方向それぞれの2次元座標行列XとYを生成します。

Zの計算では、np.exp(-((X - 1) ** 2 + Y ** 2))とすることで、中心が(1, 0)の位置にずれたガウス分布（釣鐘型の分布）になります。その結果、図の右側ほど明るく、左側ほど暗くなる密度マップが描かれます。

pcolormesh()の引数shading='auto'を指定すると、X・Y・Zの配列形状に応じて適切なシェーディング方式が自動的に選択されます。また、plt.colorbar()を追加すればカラーバーを表示でき、値の大小関係がひと目でわかる、より見やすいグラフになります。