Python（Matplotlib）で一連のプロットに共通の標準カラーバーを作成する方法

Matplotlibで一連のプロットに対して標準的なカラーバー（カラー スケール）を作成するには、以下の手順に従います。

• NumPy を使ってランダムなデータを生成します。
• subplots() メソッドを使って図（figure）とサブプロットのセットを作成します。ここでは nrows=1、ncols=1 を指定します。
• データを画像として表示します。
• カラーバーを描画するための Axes を図に追加します。
• mappable インスタンスとして表示した画像を指定し、色を描画する領域 cax を渡して colorbar() でカラーバーを作成します。
• 図を表示するには show() メソッドを使用します。

コード例

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True
data = np.random.rand(4, 4)
fig, ax = plt.subplots(nrows=1, ncols=1)
im = ax.imshow(data)
cax = fig.add_axes([0.9, 0.1, 0.03, 0.8])
fig.colorbar(im, cax=cax)
plt.show()

実行結果

ポイント解説

fig.add_axes([0.9, 0.1, 0.03, 0.8]) の引数は、[左端の位置、下端の位置、幅、高さ] を図全体に対する比率（0〜1）で指定しています。この例では、図の右側に細長いカラーバー用の領域を確保しています。

また、fig.colorbar(im, cax=cax) の第1引数には imshow() の戻り値（mappable オブジェクト）を渡すことで、表示中の画像データに対応した色スケールがカラーバーに反映されます。

複数のプロットで同じカラーバーを共有したい場合は、各プロットの vmin・vmax を統一することで、色の基準を揃えることができます。