scatterメソッドによるグラフの描画
scatterでグラフを描画する方法をまとめます。
グラフ表示するデータの準備
最初に以下のコードを実行し、表示させるグラフのデータを準備します。モジュールのインポートも一緒に実行しています。
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.arange(50) y = x + 10 * np.random.randn(50)
以下の例では、subplots関数を用いてグラフオブジェクトを生成しています。subplots関数を用いたグラフの描画については、以下の記事を参照してください。
scatterメソッドでグラフを描画
Axesオブジェクトに対してscatterメソッドを実行することで、散布図を生成することができます。
例:
fig, ax = plt.subplots() ax.scatter(x, y)
出力:

また、以下の例に示すように、dataオプションを用いて辞書型やpandasのDataFrame型の様なデータを扱うこともできます。
例:
data = {"x": x, "y": y} fig, ax = plt.subplots() ax.scatter("x", "y", data=data)
このように、基本的にはplotメソッドと同じような使い方になります。
ただし、scatterメソッドで描画したグラフはマーカーで表示され、補完線は使用できません。
scatterメソッドの特徴として、マーカーの色・サイズをデータ点ごとに設定できることがありますが、これらを利用しないならばplotメソッドを用いたほうが処理が高速になります。それぞれの特徴を把握し、状況応じて使い分けていく必要があります。
plotメソッドを用いたグラフの描画については、以下の記事を参照してください。
マーカー色の設定
scatterメソッドのcオプションを用いて、各データ点ごとにマーカーの色を設定することができます。
データ長と同じ長さの色データを準備し、cオプションに渡します。
以下の例では、色データとして整数値を設定しています。
例:
c = np.random.randint(0, 50, 50) fig, ax = plt.subplots() ax.scatter(x, y, c=c)
出力:

マーカーサイズの設定
scatterメソッドのsオプションを用いて、各データ点ごとにマーカーのサイズを設定することができます。
データ長と同じ長さのサイズデータを準備し、cオプションに渡します。
例:
d = 10* x
fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(x, y, s=d)
出力:

マーカー形状の設定
マーカーの設定するには、markerオプションを使用します。
使用できるmarkerの種類はplotメソッドと同じなので、こちらを参照してください。
例:
fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(x, y, marker="+")
出力:
