scatter(散布図)プロットでcolormapを使用する方法。[matplotlib]

2025年3月4日

matplotlib の scatter プロットでは、各データ点に対して色を割り当てるために colormap（カラーマップ）を利用できます。以下に、詳細な解説を示します。

基本概念

scatter 関数
plt.scatter() は散布図を描画するための関数です。通常、x 軸と y 軸の座標を与えてプロットしますが、オプション引数 c を用いることで、各点に対応する数値データを色として表現できます。
colormap（カラーマップ）
カラーマップは、数値データを特定の色に変換するためのマッピングです。cmap 引数で指定し、色のグラデーションをコントロールします。たとえば、’viridis’、’plasma’、’inferno’、’magma’ などの組み込みカラーマップが用意されています。

散布図でcmapを使う方法

散布図において各データポイントに異なる色を付けるためには、plt.scatter()のc 引数にデータの値を渡し、cmap 引数で使用するカラーマップを指定します。

c
各点に対応する数値の配列を指定します。この値がカラーマップにより色に変換されます。
※ 数値データである必要があり、RGB のタプルやカラーコードのリストを与える場合は、直接色として扱われます。
cmap
使用するカラーマップを指定します。文字列（例: 'viridis'）または matplotlib.cm モジュールから取得したカラーマップオブジェクトを渡すことができます。
norm (オプション)
値の正規化を制御するためのパラメータです。matplotlib.colors.Normalize などを用いて、データの最小値・最大値を明示的に設定できます。これにより、色の対応範囲を調整可能です。

基本のscatter plot

例えば、ランダムなデータを生成し、scatter 関数でプロットする場合、以下のようなコードになります。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 乱数シードの固定（再現性のため）
np.random.seed(0)
# データの生成
x = np.random.rand(50)
y = np.random.rand(50)

# 基本的な scatter プロット
plt.scatter(x, y)
plt.title('Basic Scatter Plot')
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
plt.show()

colormap を使う例

以下は、数値データを用いて色分けを行う例です。

# 各データポイントにランダムな値を割り当て
colors = np.random.rand(50)

# colormap を利用した scatter プロット
plt.scatter(x, y, c=colors, cmap='viridis', s=100)
plt.title('Colormap Scatter Plot')
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
plt.show()

ここで、c パラメータに渡された colors の値が、各点の色としてマッピングされ、cmap='viridis' により「viridis」というカラーマップが適用されます。サイズを変更するために s=100 を指定しています。

点サイズも変更する例

点サイズsも変更した場合は、次のような見た目になります。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# データの生成
np.random.seed(0)
x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)
colors = np.random.rand(100)  # 各点に対応する数値データ
sizes = 100 * np.random.rand(100)  # 点のサイズをランダムに設定

# 散布図の描画
plt.figure(figsize=(8, 6))
scatter = plt.scatter(x, y, c=colors, s=sizes, cmap='viridis', alpha=0.7)
plt.colorbar(scatter)  # カラーバーの表示
plt.title("Matplotlib の scatter と colormap の例")
plt.xlabel("X軸")
plt.ylabel("Y軸")
plt.show()

この例では、plt.colorbar() によって対応する数値範囲も表示しています。

colorbar()
プロットに色の目盛り（カラーバー）を追加する際に使用します。散布図の横や下にカラーマップのグラデーションを示す目盛りを表示し、各色がどの数値範囲に対応するかを視覚的に理解できます。

応用例と注意点

データの正規化
デフォルトでは、c の最小値から最大値までがカラーマップ全体にマッピングされます。norm を使用して、特定の範囲（例: vmin と vmax）に対応させることが可能です。

まとめ

matplotlib の scatter プロットでは、c パラメータを用いて各データ点に数値データを割り当て、その数値に応じた色を cmap で指定したカラーマップから取得します。
カラーマップは、視覚的なデータの傾向を捉えるために非常に有用であり、色の範囲を調整するために norm パラメータも利用可能です。
カラーバー（plt.colorbar()）を追加することで、各色がどの数値範囲に対応するかを明示的に示すことができます。

このように、matplotlib の scatter とカラーマップの組み合わせは、データの視覚化において非常に強力なツールとなります。