Seabornのヒートマップ - Pythonグラフ入門

公開日 2024-07-28

Seabornでヒートマップを出力するにはheatmap関数を使用します。 heatmap関数の最初の引数に、2次元配列を与えます。

ここでは、2次元配列としてPandasのDataFrameを与えます。 indexが行の目盛り、columnsが列の目盛りとしてそれぞれ表示されます。以下に例を示します。

import pandas as pd
import seaborn as sns

df = pd.DataFrame(
    [[5, 10], [3, 6]],
    index=["spam", "ham"],
    columns=[2024, 2025],
)

sns.heatmap(df)

<Axes: >

また、軸にラベルを表示する場合、DataFrameのindexとcolumnsにそれぞれname属性を与えます。方法はいくつかありますが、pandas.Indexクラスを使用する方法があります。

df2 = pd.DataFrame(
    [[5, 10], [3, 6]],
    index=pd.Index(["spam", "ham"], name="Name"),
    columns=pd.Index([2024, 2025], name="Year"),
)

sns.heatmap(df2)

<Axes: xlabel='Year', ylabel='Name'>

もしくは、既にあるDataFrameにnameを設定する場合は以下の方法もあります。

df.index.name = "Name"
df.columns.name = "Year"

heatmap関数のオプション¶

heatmap関数の主なオプションを以下に示します。

オプション	型	説明
`vmin`, `vmax`	float	色の範囲の下限と上限
`cmap`	strなど	カラーマップ
`center`	float	カラーマップの中心となる数値
`robust`	bool	`robust=True`かつ`vmin`, `vmax`を未指定の場合、外れ値を除外して色の範囲を決める。デフォルト値は`False`
`annot`	bool	`True`のとき、セルに数字を表示する
`fmt`	str	セルに表示する数字の桁表示
`annot_kws`	dict	セルに表示する数字の書式（文字の太さや中央寄せなど）
`linewidths`	float	セル間の線の太さ。デフォルト値は0
`linecolor`	strなど	セル間の線の色。デフォルト値は`'white'`
`cbar`	bool	`True`のとき、カラーバーを表示する。デフォルト値は`True`
`cbar_kws`	dict	カラーバーの表示オプション
`square`	bool	`True`のとき、セルの縦横比を1:1（正方形）にする。デフォルト値は`False`
`xticklabels`, `yticklabels`	bool, list, int	軸の目盛り表示。`False`の場合は非表示。listで目盛りを指定。intの場合、表示間隔を指定

各オプションのデフォルト値は以下の通りです。

seaborn.heatmap(
    data, vmin=None, vmax=None, cmap=None, center=None, robust=False,
    annot=None, fmt='.2g', annot_kws=None, linewidths=0, linecolor='white',
    cbar=True, cbar_kws=None, square=False, xticklabels='auto', yticklabels='auto'
)

数字のセル表示¶

数字をセルに表示する場合、オプションでannot=Trueとします。

sns.heatmap(df, annot=True)

<Axes: >

数字のフォーマットを指定する場合、fmtオプションを用います。

小数で表示する場合、.[小数点以下の桁数]fとします（例：.3f, .5f）
指数で表示する場合、.[小数点以下の桁数]eとします（例：.3e, .5e）

以下は有効数字が小数点以下2桁(.2f)とした例です。

sns.heatmap(df, annot=True, fmt=".2f")

<Axes: >

色と数字の範囲¶

色の範囲を指定するには、vmin, vmaxオプションを使用します。以下はvmin=5, vmax=10と指定した例です。 vmin=5が下限となるため、5以下の数値は黒となっています。

sns.heatmap(df, vmin=5, vmax=10, annot=True)

<Axes: >

カラーマップの変更¶

カラーマップを変更するには、cmapオプションを用います。指定可能なカラーマップについては以下のページを参照して下さい。

Matplotlibのカラーマップ

以下は青系統のカラーマップBluesとした例です。

sns.heatmap(df, cmap="Blues")

<Axes: >

また、centerオプションでカラーマップの中心となる値を指定できます。このオプションは、色が中間で分岐するカラーマップに適しています。

そのようなカラーマップcoolwarmを使用し、center=0とした例を以下に示します。正の値は赤、負の値は青で表示されます。

df3 = pd.DataFrame(
    [[-5, 10], [3, -6]],
    index=["spam", "ham"],
    columns=[2024, 2025],
)

sns.heatmap(df3, cmap="coolwarm", center=0, annot=True)

<Axes: >

セル間の線¶

セル同士を区切る線の太さを指定するには、linewidthオプションに数値を指定します。デフォルトではlinewidth=0です。

sns.heatmap(df, linewidth=5)

<Axes: >

また、linecolorオプションで線の色を指定できます。以下は緑色とした例です。

sns.heatmap(df, linewidth=5, linecolor="green")

<Axes: >

カラーバー¶

ヒートマップのカラーバーを非表示にする場合、heatmap関数にcbar=Falseのオプションを渡します。

sns.heatmap(df, cbar=False)

<Axes: >

また、カラーバーの表示を変更する場合、heatmap関数のcbar_kwsオプションに辞書形式で指定します。指定可能な主なオプションを以下に示します。

キー	値・型	説明
`location`	{`'left'`, `'right'`, `'top'`, `'bottom'`}	カラーバーの表示位置。デフォルト値は`'right'`
`pad`	float	カラーバーとヒートマップの距離。デフォルト値は、カラーバーが縦向きの場合0.05, 横向きの場合0.15
`ticks`	list	目盛りの値
`format`	str	目盛りの書式
`drawedges`	bool	`True`の場合、カラーバーの境界に線を描画する
`label`	str	カラーバーのラベル

以下に例を示します。カラーバーを図の上側に表示し、目盛りを小数点以下1桁まで表示("%.1f")しています。また、ラベル名を"Value"としました。

sns.heatmap(
    df,
    cbar_kws={
        "location": "top",
        "format":"%.1f",
        "label": "Value",
    }
)

<Axes: >

セルの正方形表示¶

セルを正方形（縦横比が1対1）で表示する場合、heatmap関数のsquareオプションをTrueとします。

df4 = pd.DataFrame(
    [[5, 10, 6, 3, 4], [3, 6, 4, 7, 9]],
    index=["spam", "ham"],
    columns=[2024, 2025, 2026, 2027, 2028],
)

sns.heatmap(df4, square=True)

<Axes: >

軸の目盛り¶

x軸、y軸の目盛りについて、表示をxticklabels, yticklabelsオプションで変更できます。まず、渡す引数をFalseにすると目盛りが非表示になります。

sns.heatmap(df, xticklabels=False)

<Axes: >

また、渡す引数をlist形式にすると、表示する目盛りを指定できます。

sns.heatmap(df, xticklabels=["Alice", "Bob"])

<Axes: >

引数を整数にすると、その値の間隔で目盛りが表示されます。以下はx軸の目盛りを2個間隔とした例です。

sns.heatmap(df4, xticklabels=2)

<Axes: >

グラフの保存¶

heatmap関数で出力したグラフをファイルとして保存するには、以下の通りMatplotlibを利用します。まず、plt.subplots()の戻り値fig, axesの内、axesをheatmap関数の引数axに与えます。次に、fig.savefig()メソッドの引数に保存するファイル名を与えて実行します。

import matplotlib.pyplot as plt

fig, axes = plt.subplots()
sns.heatmap(df, ax=axes)
fig.savefig("heatmap.png") # 保存するファイル名を指定する
plt.show()