Matplotlibを使ってPythonで3D密度マップを描画する方法を徹底解説

MatplotlibとNumPyを組み合わせると、Pythonで簡単に3D密度マップ（濃度分布図）を作成できます。本記事では、pcolormesh()メソッドを使って擬似カラープロットとして密度マップを可視化する具体的な手順を、サンプルコード付きでわかりやすく解説します。

3D密度マップを描画する基本の手順

1. NumPyでデータを生成する：side、x、y、zの各データをNumPyで作成します。特にlinspace関数を使うと、指定した2点間の範囲を任意の分割数で等間隔にデータ生成できるため便利です。
2. 座標行列を作成する：sideデータをもとにmeshgrid()を使い、座標ベクトルから2次元の座標行列（X、Y）を返します。
3. 指数関数的なデータを作る：手順2で得たxとyを使い、ガウス分布のような指数関数的なZ値を計算します。これが密度マップの「高さ」に相当します。
4. 擬似カラープロットを描画する：pcolormesh()メソッドを使うことで、不規則な矩形グリッド上でも擬似カラー（疑似色）による密度プロットを作成できます。
5. 図を表示する：最後にshow()メソッドを呼び出して、作成した図を画面に表示します。

サンプルコード

from matplotlib import pyplot as plt, cm, colors
import numpy as np
plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True
side = np.linspace(-2, 2, 15)
X, Y = np.meshgrid(side, side)
Z = np.exp(-((X - 1) ** 2 + Y ** 2))
plt.pcolormesh(X, Y, Z, shading='auto')
plt.show()

実行結果

このコードでは、np.linspace(-2, 2, 15)により-2から2までの範囲を15分割したデータを作成し、それをmeshgrid()で2次元グリッドに展開しています。Zの値は中心(1, 0)をピークとするガウス関数で計算されており、pcolormesh()によって色の濃淡で密度の高低が直感的に表現されます。shading='auto'を指定することで、グリッドサイズに応じた適切なシェーディングが自動的に選択されます。

さらに色見本（カラーバー）を追加したい場合は、plt.colorbar()をplt.show()の前に挿入すると、値と色の対応がひと目でわかるようになり、より見やすいグラフになります。