matplotlib で散布図を表示する方法（サンプルコード）

ゆうすけ

matplotlib で 散布図 を表示したいです。

資格マフィア

plt.scatter を使うことで散布図を表示できる。
散布図の表示設定も解説しよう。

✔️ 本記事のテーマ

　matplotlib で散布図を表示する方法

✔️ 読者さんへの前置きメッセージ

本記事は
「散布図を表示する方法　や　様々な表示設定」
について書いています。

Python では matplotlib ライブラリを使うことで、
簡単に散布図を表示することができます。

この記事ではさらに深掘りして、
表示設定を変更して、様々な散布図を表示する方法について解説します。

この記事に掲載しているサンプルコードは環境さえ整っていれば、
コピペで動くはずなので使用して頂いてOKです。

では、解説していきましょう。

Python で matplotlib を使うための前準備
matplotlib で散布図を出力する
matplotlib で「データごとに色を変えた」散布図を出力する
matplotlib で「データの説明を表示した」散布図を出力する
matplotlib で「罫線を表示した」散布図を出力する
1. 散布図に表示する「罫線」のオプション
matplotlib で「マーカーを変えた」散布図を出力する
1. 散布図に表示する「マーカーの大きさ」
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Python で matplotlib を使うための前準備

まず、Python で matplotlib を使うために pip でインストールします。

以下のコマンドでインストールできます。

pip install matplotlib

また、描画するデータを作成するために使用するので、 Numpy もインストールします。

pip install numpy

matplotlib で散布図を出力する

以下のコードで最も簡単な散布図を表示することができます。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 乱数を生成
x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)

# 散布図を描画
plt.scatter(x, y)

# タイトルとラベルの設定
plt.title('simple plot')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')

# 散布図を表示
plt.show()

サンプルコードを順番に解説していきましょう。

ライブラリのインポート

まずは、コードで使用するライブラリをインポートします。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

乱数を生成

散布図に描画するデータを生成します。

np.random.rand を使うことでランダムな数字を生成することができます。
今回は x軸、y軸の情報を持った100個のデータを描画します。

# 乱数を生成
x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)

散布図を描画

plt.scatter() で散布図を描画します。
引数には生成した乱数（x軸データ、y軸データ）を渡します。

# 散布図を描画
plt.scatter(x, y)

タイトルとラベルの設定

表示する散布図のタイトルとラベルを設定します。

plt.title() でタイトル
plt.xlabel() で横軸に表示するラベル
plt.ylabel() で縦軸に表示するラベル
を設定します。

# タイトルとラベルの設定
plt.title('simple plot')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')

散布図を表示

最後に、ここまで作成してきた散布図を表示します。
plt.show() で散布図を表示します。

# 散布図を表示
plt.show()

matplotlib で「データごとに色を変えた」散布図を出力する

matplotlib では散布図に描画するデータごとに色を変えることができます。

描画する色を変えるには plt.scatter の引数 c に色を指定します。
色の名称を文字列で指定します。

plt.scatter(x1, y1, c='red')

以下のサンプルコードで「データごとに色を変えた」散布図を表示することができます。

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)

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

plt.title('change color by data')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')

plt.show()

matplotlib で「データの説明を表示した」散布図を出力する

matplotlib では散布図にデータの説明を表示することができます。

データの説明を表示するには plt.scatter の引数 label にデータの名称を指定します。
そして、 plt.legend() を実行することで、散布図にデータの説明を表示することができます。

plt.scatter(x1, y1, c='red', label='group1')
plt.scatter(x2, y2, c='blue', label='group2')

plt.legend(loc='upper right')

なお、 plt.legend() の引数 loc を指定することで好きな位置に説明を表示することができます。

upper right
upper center
upper left
center left
center
center right
lower left
lower center
lower right

以下のサンプルコードで「データの説明を表示した」散布図を表示することができます。

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)

plt.scatter(x1, y1, c='red', label='group1')
plt.scatter(x2, y2, c='blue', label='group2')

plt.legend(loc='upper right')

plt.title('add description')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')

plt.show()

matplotlib で「罫線を表示した」散布図を出力する

matplotlib では散布図に罫線を表示することができます。

罫線を追加するには plt.grid(True) を実行します。

plt.grid(True)

以下のサンプルコードで「罫線を表示した」散布図を表示することができます。

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)

plt.scatter(x1, y1, c='red', label='group1')
plt.scatter(x2, y2, c='blue', label='group2')

plt.legend(loc='upper right')
plt.grid(True)

plt.title('add grid')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')

plt.show()

散布図に表示する「罫線」のオプション

散布図に表示する罫線は「罫線のオプション」を設定することができます。

これにより、様々な罫線を表示することができます。

plt.grid(color=色, linestyle=線の種類, linewidth=線の太さ)

それぞれ指定することで、表示する散布図に表示する罫線を変更することができます。

以下のサンプルコードで「緑色」「ドット」「少し太い」罫線を表示することができます。

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)

plt.scatter(x1, y1, c='red', label='group1')
plt.scatter(x2, y2, c='blue', label='group2')

plt.legend(loc='upper right')
plt.grid(color='g', linestyle='dotted', linewidth=3)

plt.title('add color grid')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')

plt.show()

matplotlib で「マーカーを変えた」散布図を出力する

matplotlib では散布図に描画するマーカーを変えることができます。

マーカーを変えるには plt.scatter の引数 marker に記号を指定します。

plt.scatter(x1, y1, marker='*')

指定できる記号の一例は以下の通りです。

* : 星型のマーカー
^ : 三角形のマーカー
o : 丸型のマーカー
s : 四角形のマーカー
. : 点のマーカー

以下のサンプルコードで「マーカーを変えた」散布図を表示することができます。

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)

plt.scatter(x1, y1, c='red', label='group1', marker='*')
plt.scatter(x2, y2, c='blue', label='group2', marker='^')

plt.legend(loc='upper right')
plt.grid(color='g', linestyle='dotted', linewidth=1)

plt.title('change marker')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')

plt.show()

散布図に表示する「マーカーの大きさ」

散布図に表示するマーカーは大きさを変えることができます。

マーカーの大きさを変えるには plt.scatter の引数 s に数字を指定します。

plt.scatter(x1, y1, marker='*', s=100)

以下のサンプルコードではデータごとにマーカーの大きさを変えています。

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)

plt.scatter(x1, y1, c='red', label='group1', marker='*', s=100)
plt.scatter(x2, y2, c='blue', label='group2', marker='^', s=20)

plt.legend(loc='upper right')
plt.grid(color='g', linestyle='dotted', linewidth=1)

plt.title('change marker size')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')

plt.show()