[Python]Matplotlibで散布図を描画する方法

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散布図を書くにはscatterを使う。
以下にいくつかの例を示す。

単純な散布図

下記は最も単純な散布図の例。

python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# generate data
x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)

fig = plt.figure()

ax = fig.add_subplot(1,1,1)

ax.scatter(x,y)

ax.set_title('first scatter plot')
ax.set_xlabel('x')
ax.set_ylabel('y')

fig.show()

scatter01.png

データごとに色を変える

パラメータにc='red'のように指定して色を変えることができる。

python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# generate data
x1 = np.random.rand(100)*0.5
y1 = np.random.rand(100)

x2 = np.random.rand(100)*0.5 + 0.5
y2 = np.random.rand(100)

fig = plt.figure()

ax = fig.add_subplot(1,1,1)

ax.scatter(x1,y1, c='red')
ax.scatter(x2,y2, c='blue')

ax.set_title('second scatter plot')
ax.set_xlabel('x')
ax.set_ylabel('y')

fig.show()

scatter02.png

RGBで指定しても同じ結果になる。この時値は0.0 - 1.0の値で指定する。

python
ax.scatter(x1,y1, c=(1.0,0,0))
ax.scatter(x2,y2, c=(0, 0, 1.0))

凡例とgrid線の追加

凡例はlegendを使用する。引数で表示する位置を変えることができる。
grid線を引きたい場合はgrid(True)とする。

位置
upper right
upper left
lower left
lower right
right
center left
center right
lower center
upper center
center
python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# generate data
x1 = np.random.rand(100)*0.5
y1 = np.random.rand(100)*0.5

x2 = np.random.rand(100)*0.5 + 0.5
y2 = np.random.rand(100)*0.5

x3 = np.random.rand(100)*0.5
y3 = np.random.rand(100)*0.5 + 0.5

x4 = np.random.rand(100)*0.5 + 0.5
y4 = np.random.rand(100)*0.5 + 0.5

fig = plt.figure()

ax = fig.add_subplot(1,1,1)

ax.scatter(x1,y1, c='red', label='group1')
ax.scatter(x2,y2, c='blue', label='group2')
ax.scatter(x3,y3, c='green', label='group3')
ax.scatter(x4,y4, c='yellow', label='group4')

ax.set_title('third scatter plot')
ax.set_xlabel('x')
ax.set_ylabel('y')

ax.grid(True)

ax.legend(loc='upper left')
fig.show()

scatter03.png

マーカーを変える

マーカーはmarker='o'のように指定する。
代表的な4つのマーカを例に使用した。他にもいろいろある。ここを参照するとよい。

python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# generate data
x1 = np.random.rand(100)*0.5
y1 = np.random.rand(100)*0.5

x2 = np.random.rand(100)*0.5 + 0.5
y2 = np.random.rand(100)*0.5

x3 = np.random.rand(100)*0.5
y3 = np.random.rand(100)*0.5 + 0.5

x4 = np.random.rand(100)*0.5 + 0.5
y4 = np.random.rand(100)*0.5 + 0.5

fig = plt.figure()

ax = fig.add_subplot(1,1,1)

ax.scatter(x1,y1, c='red', marker='.', label='group1')
ax.scatter(x2,y2, c='blue',marker='o', label='group2')
ax.scatter(x3,y3, c='green',marker='^', label='group3')
ax.scatter(x4,y4, c='yellow',marker='s', label='group4')

ax.set_title('fourth scatter plot')
ax.set_xlabel('x')
ax.set_ylabel('y')

ax.grid(True)

ax.legend(loc='upper left')
fig.show()

scatter04.png

マーカーの大きさを変える

マーカーの大きさはパラメータでs=20のようにする。デフォルトの大きさは20。

python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# generate data
x1 = np.random.rand(100)*0.5
y1 = np.random.rand(100)*0.5

x2 = np.random.rand(100)*0.5 + 0.5
y2 = np.random.rand(100)*0.5

x3 = np.random.rand(100)*0.5
y3 = np.random.rand(100)*0.5 + 0.5

x4 = np.random.rand(100)*0.5 + 0.5
y4 = np.random.rand(100)*0.5 + 0.5

fig = plt.figure()

ax = fig.add_subplot(1,1,1)

ax.scatter(x1,y1, c='red', s=20, marker='o', label='group1')
ax.scatter(x2,y2, c='blue',s=40, marker='o', label='group2')
ax.scatter(x3,y3, c='green',s=80, marker='o', label='group3')
ax.scatter(x4,y4, c='yellow',s=120, marker='o', label='group4')

ax.set_title('fifth scatter plot')
ax.set_xlabel('x')
ax.set_ylabel('y')

ax.grid(True)

ax.legend(loc='upper left')
fig.show()

scatter05.png