複数の条件に基づいたカラーとマーカーの設定方法

データのプロットにおいて、条件に応じて異なるカラーやマーカーを適用することで、データのパターンや特性を視覚的に強調することができます。ここでは、PythonのMatplotlibを使用して、複数の条件に基づいてカラーやマーカーを変更するさまざまな方法を紹介します。

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目次

1. numpy.whereを使用する方法
2. リスト内包表記を使用する方法
3. カスタム関数を使用する方法

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1. numpy.whereを使用する方法

numpy.whereやnumpy.selectを使用すると、条件に基づいてカラーやマーカーを効率的に指定できます。以下の例では、条件に応じて異なるカラーとマーカーを設定しています。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# ランダムなデータ生成
x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)

# 条件リスト（条件, 色, マーカー）
conditions = [
    (x < 0.3, 'red', 'o'),
    ((x >= 0.3) & (x < 0.7) & (y < 0.5), 'blue', 's'),
    ((x >= 0.7) | (y >= 0.5), 'green', '^')
]

# 条件に基づいたカラーとマーカーの選択
colors = np.select([c[0] for c in conditions], [c[1] for c in conditions], default='gray')
markers = np.select([c[0] for c in conditions], [c[2] for c in conditions], default='x')

# 各条件に基づいてプロット
for color, marker in zip(np.unique(colors), np.unique(markers)):
    mask = (colors == color) & (markers == marker)
    plt.scatter(x[mask], y[mask], c=color, marker=marker, label=f'{color} {marker}')

plt.legend()
plt.show()

ポイント:

• np.selectを使用することで、複数の条件に基づいた色とマーカーを効率的に選択できます。
• データポイントが多い場合に有効です【1】【3】。

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2. リスト内包表記を使用する方法

リスト内包表記を使うと、条件に応じた色とマーカーを直接リストに格納でき、少ないデータセットやシンプルな条件で便利です。

# 条件に基づいたカラーとマーカーをリスト内包表記で設定
colors = ['red' if xi < 0.3 else 'blue' if xi < 0.7 and yi < 0.5 else 'green' for xi, yi in zip(x, y)]
markers = ['o' if xi < 0.3 else 's' if xi < 0.7 and yi < 0.5 else '^' for xi, yi in zip(x, y)]

# 各条件に基づいてプロット
for color, marker in set(zip(colors, markers)):
    mask = np.array([(c == color) and (m == marker) for c, m in zip(colors, markers)])
    plt.scatter(x[mask], y[mask], c=color, marker=marker, label=f'{color} {marker}')

plt.legend()
plt.show()

ポイント:

• シンプルな条件の場合に適しています。
• set(zip(colors, markers)) を使ってユニークなカラー・マーカーの組み合わせを取得しています【2】。

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3. カスタム関数を使用する方法

カスタム関数を定義することで、より複雑な条件や柔軟な処理を行うことができます。例えば、x と y の値に基づいてカラーとマーカーを返す関数を作成することが可能です。

# カスタム関数によるカラーとマーカーの設定
def get_color_and_marker(x, y):
    if x < 0.3:
        return 'red', 'o'
    elif x < 0.7 and y < 0.5:
        return 'blue', 's'
    else:
        return 'green', '^'

# 条件に基づいたカラーとマーカーを取得
colors, markers = zip(*[get_color_and_marker(xi, yi) for xi, yi in zip(x, y)])

# 各条件に基づいてプロット
for color, marker in set(zip(colors, markers)):
    mask = np.array([(c == color) and (m == marker) for c, m in zip(colors, markers)])
    plt.scatter(x[mask], y[mask], c=color, marker=marker, label=f'{color} {marker}')

plt.legend()
plt.show()

ポイント:

• 複雑な条件を適用したい場合や、条件に応じて柔軟にカラーやマーカーを設定したい場合に適しています。
• 条件が増える場合でも関数内で整理でき、管理しやすい方法です【4】。

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まとめ

条件に応じてプロットのカラーやマーカーを変更する方法を紹介しました。以下の方法を使用することで、データに応じた柔軟な表示が可能になります。

• numpy.whereやnumpy.selectを使用: 大量のデータや効率的な処理に最適。
• リスト内包表記: 小規模なデータセットやシンプルな条件に適している。
• カスタム関数: 複雑な条件や追加のロジックが必要な場合に効果的。

各方法にはそれぞれの特長があるため、データの規模や条件の複雑さに応じて適切な方法を選択し、視覚的にわかりやすいプロットを作成しましょう。

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参考文献

1. GeeksforGeeks, Mark Different Color Points on Matplotlib. Retrieved from GeeksforGeeks
2. E2E Machine Learning, Marking Points with Different Colors and Markers in Matplotlib. Retrieved from E2E Machine Learning
3. How2Matplotlib, Color Points Based on Conditions in Matplotlib. Retrieved from How2Matplotlib
4. Stack Overflow, Specify Color Points Depending on Conditions. Retrieved from Stack Overflow
5. AI-inter1, Pythonで散布図をプロットする方法. Retrieved from AI-inter1

これらの方法を活用して、データの条件に応じた効果的な可視化に挑戦してみてください。