【matplotlib】散布図の描画方法 ~ plot, scatter ~

Pythonによるデータ分析をする際にグラフなどの可視化でよく利用されるmatplotlibで散布図を描画する方法について解説します。

Contents

1 散布図の描画方法
- 1.1 plotによる散布図の描画
  - 1.1.1 基本的な使い方
  - 1.1.2 【参考】線と点一緒に表示する
- 1.2 scatterによる散布図の描画
  - 1.2.1 基本的な使い方
  - 1.2.2 色やサイズを指定して使用する方法
2 plotとscatterによる散布図描画の違い

散布図の描画方法

matplotlibで散布図を描画する方法としては、plotメソッドを用いる方法とscatterメソッドを用いる方法があります。それぞれの使い方を以降で紹介します。

plotによる散布図の描画

基本的な使い方

plotメソッドを用いて散布図を表示する場合には、以下の例のように使用します。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.style.use('seaborn-whitegrid')

rs = np.random.RandomState(1)
x = rs.randn(100)
y = rs.randn(100)

# plotで散布図を表示する
plt.plot(x, y, 'o')

plt.show()

styleの設定やデータ生成の部分は本題と外れるので詳細は省略しますが、ランダムなデータ点(x, y)を用意してplotメソッドに渡しています。

この際にマーカーとして’o’を指定するすることでマーカーの形状を変えることもできます。

Note

マーカーについて指定できるものについては公式ドキュメントのこちらを参照してください。

【参考】線と点一緒に表示する

散布図とは少しイメージが違うかもしれませんがplotを使用する場合は、以下の例のように線と点を一緒に表示することもできます。

ランダムな点であると分かりにくくなってしまうためsin曲線を例にしています。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.style.use('seaborn-whitegrid')

x = np.linspace(0, 10, 50)
y = np.sin(x)

# 線と点を一緒に表示する
plt.plot(x, y, '-o')

plt.show()

指定をする際には、’-o’のように線とマーカーの形状を同時に指定することで実現できます。

scatterによる散布図の描画

基本的な使い方

散布図という言葉の通りで考えるとscatterメソッドの方が直感にあっているかと思います。scatterメソッドを用いた散布図の使い方は以下のようになります。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.style.use('seaborn-whitegrid')

rs = np.random.RandomState(1)
x = rs.randn(100)
y = rs.randn(100)

# scatterで散布図を表示する
plt.scatter(x, y, marker='o')

plt.show()

plotと違って、マーカーを指定する場合は「marker=’o’」というようにキーワード引数で指定する必要があるので注意しましょう。

色やサイズを指定して使用する方法

scatterメソッドでは、各点のサイズや色を個別に指定することができます。以下の例で見てみましょう。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.style.use('seaborn-whitegrid')

rs = np.random.RandomState(1)
x = rs.randn(100)
y = rs.randn(100)
# 色をランダムに指定する
colors = rs.rand(100)
# サイズをランダムに指定する
sizes = 1000 * rs.rand(100)

# 散布図を表示しカラーバーを表示する
# c:色、s:サイズ、alpha:透過度、cmap:カラーマップ指定
plt.scatter(x, y, c=colors, s=sizes, alpha=0.5, cmap='plasma')
# カラーバーを表示する
plt.colorbar()

plt.show()