matplotlibで2次元NumPy配列を散布図としてプロットする方法

matplotlibを使って2次元のNumPy配列を散布図として可視化する方法を解説します。以下の手順に従うことで、簡単にデータをプロットできます。

手順

• 図のサイズを設定し、サブプロット間および周囲の余白（パディング）を調整します。

• 100×3の次元を持つランダムなデータを作成します。

• scatter()メソッドを使用して、2次元NumPy配列（data）をプロットします。3列目の値を色として指定することで、データの分布を視覚的に把握しやすくなります。

• show()メソッドを呼び出して、図を表示します。

コード例

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

# 図のサイズを設定
plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True

# 100×3の次元を持つランダムなデータを作成
data = np.array(np.random.random((100, 3)))

# 散布図を描画（3列目の値で色分け）
plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], c=data[:, 2], cmap='hot')

# プロットを表示
plt.show()

実行結果

上記のコードを実行すると、以下のような散布図が出力されます。X軸とY軸にはそれぞれ1列目・2列目の値がプロットされ、色は「hot」カラーマップによって3列目の値に応じて変化します。

ポイント解説

• np.random.random((100, 3))：0以上1未満の一様乱数からなる100行3列の配列を生成します。

• c=data[:, 2]：3列目の値を各点の色情報として渡しています。これにより、2次元平面上の位置に加えて第3の次元の情報も同時に表現できます。

• cmap='hot'：黒→赤→黄→白へと変化する「hot」カラーマップを指定しています。「viridis」や「coolwarm」など、用途に応じて他のカラーマップも選択可能です。