タイルマップで地域スコアをコンパクト表示

最終更新 2020-07-29 読了時間 2 分

まとめ

タイルマップは、地域を同じ大きさの正方形のタイルとして「おおよその位置関係」を保った格子に並べ、タイルの色で各地域の値を表す図です。本物の地図（コロプレスマップ）では北海道のように面積の大きい地域が色の印象を支配しますが、タイルマップは全地域を同じ面積にするので、沖縄のような小さい地域の値も同じ重みで目に入ります。matplotlib では地域ごとに (x, y, 値) を決めて Rectangle パッチを ax.add_patch で置き、plt.cm.Blues((score - 50) / 35) で値を色に変換し、ScalarMappable で凡例代わりのカラーバーを付けます。読み終えると、関東 82 と近畿 79 が濃い青、沖縄 52 が最も薄いという地域差を 9 枚のタイルから読み取り、自分の地域データを格子座標に割り当てて描けるようになります。

直感 #

9 地域の顧客満足度を比べたいとき、日本地図を塗り分けると北海道が巨大で沖縄は点にしか見えず、面積の差が値の差に見えてしまいます。タイルマップは地域を同じ大きさの正方形に置き換え、北海道は右上、沖縄は左下というように「だいたいの位置」だけを格子の座標で再現します。色の濃さがスコアで、地域名とスコアの数字をタイルの中に書くので、地図の形を知らなくても読めます。地理的に隣り合う地域が格子でも隣になるよう配置しておくと、「西日本は全体に薄い」といった地域のまとまりも色の塊として見えます。

Python で描く #

次のコードは 9 地域について (列, 行, スコア) の格子座標を辞書で持ち、Rectangle パッチを 1 枚ずつ置いて Blues カラーマップで塗ります。タイルの中に地域名とスコアを書き、右にカラーバーを添えます。

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import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.patches import Rectangle

regions = {
    "北海道": (0, 3, 68),
    "東北": (1, 2, 58),
    "関東": (2, 2, 82),
    "中部": (2, 1, 74),
    "近畿": (3, 1, 79),
    "中国": (3, 0, 63),
    "四国": (4, 0, 55),
    "九州": (4, -1, 60),
    "沖縄": (5, -1, 52),
}

fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 4))
for name, (x, y, score) in regions.items():
    color = plt.cm.Blues((score - 50) / 35)
    tile = Rectangle((x, y), 1, 1, facecolor=color, edgecolor="white", linewidth=1.5)
    ax.add_patch(tile)
    ax.text(
        x + 0.5,
        y + 0.5,
        f"{name}\n{score}",
        ha="center",
        va="center",
        color="white" if score > 70 else "#0f172a",
        fontsize=9,
    )

ax.set_xlim(-0.2, 6.2)
ax.set_ylim(-1.5, 4)
ax.set_xticks([])
ax.set_yticks([])
ax.set_title("地域別満足度スコアのタイルマップ")
ax.set_aspect("equal")
ax.set_frame_on(False)

sm = plt.cm.ScalarMappable(cmap="Blues", norm=plt.Normalize(50, 85))
sm.set_array([])
cbar = fig.colorbar(sm, ax=ax, fraction=0.045, pad=0.02)
cbar.set_label("スコア")

fig.tight_layout()

plt.show()

コードの解説番号をクリックすると、コード内の該当行がハイライトされます。

4-14 行目格子座標は人が決める
regions の値 (0, 3, 68) は「列 0、行 3、スコア 68」で、列と行が格子上の位置です。北海道を左上の (0, 3)、沖縄を右下の (5, -1) に置き、東北 → 関東 → 中部 → 近畿 → 中国 → 四国 → 九州と列を進めることで、北東から南西へ流れる日本列島のおおまかな並びを再現しています。この座標は自動では決まらないので、都道府県 47 個なら既存のタイルマップの配置表を参考に手で割り当てます。
18 行目スコアを 0〜1 に正規化して色にする
plt.cm.Blues((score - 50) / 35) は、スコア 50 を 0（最も薄い）、85 を 1（最も濃い）に写した値をカラーマップに渡しています。この 50 と 35 は後の plt.Normalize(50, 85) と同じ範囲で、2 か所を揃えないとタイルの色とカラーバーの目盛りがずれます。範囲を 0〜100 にすると 52〜82 のスコアが中間の似た青に集まって差が見えなくなるので、データの範囲に合わせて狭めるのが基本です。
19-20 行目Rectangle を add_patch で置く
Rectangle((x, y), 1, 1, facecolor=color, edgecolor="white", linewidth=1.5) が左下 (x, y)、幅 1、高さ 1 の正方形で、ax.add_patch(tile) で軸に追加します。ax.bar や imshow でも格子は作れますが、Rectangle なら隣接しない任意の座標に置けるので、沖縄のように飛び地になる地域も扱えます。白い縁取り edgecolor="white" は、似た濃さのタイル（関東 82 と近畿 79）の境界を見分けるためのものです。
21-29 行目文字色は背景の濃さで切り替える
ax.text(x + 0.5, y + 0.5, f"{name}\n{score}", color="white" if score > 70 else "#0f172a") でタイルの中央に地域名とスコアを 2 行で書き、スコア 70 超の濃いタイルだけ白文字にしています。全タイルを黒文字にすると関東や近畿の濃い青で読めず、全部白にすると沖縄の薄い青で消えます。閾値 70 は Blues の中間色が切り替わる位置に合わせた値です。
31-37 行目軸を消して正方形の比率を保つ
set_xlim(-0.2, 6.2) と set_ylim(-1.5, 4) で 9 枚のタイルが収まる範囲を固定し、set_xticks([]) / set_yticks([]) / set_frame_on(False) で目盛りと枠をすべて消しています。格子座標は地理の目安でしかないので、数値の目盛りがあると「X = 3 に意味がある」と誤読されます。set_aspect("equal") が重要で、省くと図の縦横比に合わせて正方形が長方形に潰れます。
39-42 行目ScalarMappable でカラーバーを作る
Rectangle を個別に色付けした図には imshow のような「色付きの描画オブジェクト」がないので、ScalarMappable(cmap="Blues", norm=plt.Normalize(50, 85)) で色とスコアの対応だけを持つ空のオブジェクトを作り、fig.colorbar(sm, ax=ax) に渡しています。sm.set_array([]) は古い matplotlib で必要だったおまじないです。カラーバーを省くと、どの濃さが何点かを読者がタイル内の数字から逆算することになります。

小さな正方形にスコアを配置するだけで比較しやすい表が作れますの図

実行結果の読み方 #

タイルの色が濃いほどスコアが高く、関東 82 と近畿 79 が最も濃い青、沖縄 52 と四国 55 が最も薄い青です。タイルの位置は地図のおおまかな並びなので、東側（上・左）の列に濃いタイル、西側（右・下）に薄いタイルが集まっていれば、「東高西低」の地域差として読めます。すべてのタイルが同じ面積なので、北海道の 68 が広い面積で強調されることも、沖縄の 52 が小さくて見落とされることもありません。

使いどころと落とし穴 #

タイルマップは、都道府県や地域ごとのスコアを「面積に惑わされずに」比べたいときの図で、ダッシュボードやスライドの小さなスペースでも読めます。格子の配置は地理的な位置を近似しているだけなので、「隣接する県どうしの差」や「海岸線からの距離」のような空間的な分析には向かず、正確な位置関係が必要なら実際の地図を使うコロプレスマップに切り替えてください。タイルが小さいとラベルが潰れるので、47 都道府県なら figsize を大きくするか、スコアの数字を省いて色だけにします。色の範囲 Normalize(50, 85) をデータの範囲より広く取ると全タイルが似た色になって差が消えるため、最小値と最大値に近い範囲で固定します。

日本地図 — 都道府県別データを地図上に色分け
カレンダーヒートマップ — 年間の日別指標を曜日×週で俯瞰
相関ヒートマップ — 変数間の相関を色で一覧