【Matplotlib】matplotlob.pyplot.scatterの引数一覧

【はじめに】

今回は、Matplotlibのmatplotlib.pyplot.scatterメソッドの引数を一覧にしました。

また、実際に引数を使用して基本的な散布図の作成方法も紹介します。

使えるようになると作成できるグラフの種類の幅が広がるので、この機会にマスターしていきましょう。

本記事の内容

• matplotlob.pyplot.scatterの引数一覧
• 基本的な散布図を作成する
• サイズ、色、不透明度、線の太さ、色を指定する
• タイトル、ラベル、グリッド線を表示する
• カラーマップを指定して、値に応じてマーカーを着色する

【matplotlob.pyplot.scatterの引数一覧】

【基本的な散布図を作成する】

使用するデータは、seabornのライブラリの中から、iris（アヤメのサンプルデータ）を使用します。

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import japanize_matplotlib
%matplotlib inline

iris = sns.load_dataset('iris')
iris.head()

x軸とy軸にデータを指定して散布図を作成する | x, y

x軸にガクの長さ（sepal_length）、y軸にガクの幅(sepal_width)を指定して散布図を作成します。

x = iris['sepal_length']
x.head()

0    5.1
1    4.9
2    4.7
3    4.6
4    5.0
Name: sepal_length, dtype: float64

y = iris['sepal_width']
y.head()

0    3.5
1    3.0
2    3.2
3    3.1
4    3.6
Name: sepal_width, dtype: float64

# グラフの大きさをplt.figureで指定しておきます。
plt.figure(figsize=(10,8))

plt.scatter(x ,y)

【サイズ、色、不透明度、線の太さ、色を指定する】

サイズ、色、不透明度、線の太さ、色を指定して散布図を作成する

s, c, alpha, linewidths, edgecolors

# グラフの大きさをplt.figureで指定しておきます。
plt.figure(figsize=(10,8))

plt.scatter(x ,y, s=200, c='pink', alpha=0.5, linewidths=2, edgecolors='red')

ポイント

引数alphaを指定することで、データの重なる部分が分かりやすくなります。

マーカーを指定して散布図を作成する | marker

マーカーに星印（’＊’）を指定してみます。

# グラフの大きさをplt.figureで指定しておきます。
plt.figure(figsize=(10,8))

plt.scatter(x ,y, s=200, marker='*')

ポイント

引数markerで指定できる種類は次のものがあります。

【タイトル、ラベル、グリッド線を表示する】

グラフのタイトル、X 軸、Y 軸の名前 (ラベル)、グリッド線を表示してグラフを作成する

# グラフの大きさをplt.figureで指定しておきます。
plt.figure(figsize=(10,8))

# タイトルを表示します。
plt.title('ガクの長さとガクの幅の散布図')

# X軸のラベルを表示します。
plt.xlabel('sepal_length')

# Y軸のラベルを表示します。
plt.ylabel('sepal_width')

# グリッドを表示します。
plt.grid(True)

plt.scatter(x ,y)

【カラーマップを指定して、値に応じてマーカーを着色する】

引数sの値の大小に応じて、色の濃淡やグラデーションで表現することができます。
引数cにfloat型を指定した場合のみに使用することが出来ます。

カラーマップを指定して散布図を作成する | cmap

引数cにガクの長さ(変数x)を指定して、ガクの長さによって散布図の色にグラデーションをつけます。

# グラフの大きさをplt.figureで指定しておきます。
plt.figure(figsize=(10,8))

# cにfloat型を指定
plt.scatter(x, y, c=x, cmap='Blues')

# カラーバーを表示
plt.colorbar()

正規化における最大値 (8.0)、最小値 (2.0) を指定 | vmax, vmin

先ほどの散布図では、データの値が小さいほど、グラデーションが薄すぎて少し見にくくなっています。

引数vmaxとvminに最大値と最小値を指定して、色の濃淡を調整します。

# グラフの大きさをplt.figureで指定しておきます。
plt.figure(figsize=(10,8))

# cにfloat型を指定
plt.scatter(x, y, c=x, cmap='Blues', vmax=8.0, vmin=2.0)

# カラーバーを表示
plt.colorbar()

ポイント

• 右側のカラーバーの目盛がvmaxとvminで指定した値に変わっています。
• X軸とy軸に表示されている目盛の最小値と最大値に合わせると色の濃淡を調整しやすいと思います。

【さいごに】

今回は、Matplotlibのmatplotlib.pyplot.scatterメソッドの引数を紹介しました。

引数cとcmapは少し慣れが必要だと思いますが、データの値によってグラデーションを表現することで綺麗なグラフを描画することが出来ます。この機会に、覚えてしまいましょう。

また、使用したCSVファイルやJupyter NotebookはGitHubに公開しています。
Jupyter Notebookは下記コマンドでダウンロードできるので、自由に使って是非練習してみてください。

$ curl https://raw.githubusercontent.com/nakachan-ing/python-references/master/Matplotlib%26Seaborn/matplotlib.pyplot.scatterの引数.ipynb -O

python-references/Matplotlib&Seaborn at master · nakachan-ing/python-references

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matplotlib.pyplot.scatter — Matplotlib 3.9.0 documentation

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