Matplotlibのscatter()を使って3D散布図に凡例を追加する方法

Matplotlibのscatter()を使用して3D散布図に凡例を追加するには、以下の手順に従います。

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。
• サンプルデータの数を格納する変数Nを初期化します。
• xとyのデータポイントを作成し、z1とz2のデータポイントのリストを生成します。
• projection='3d'を指定して、現在の図にサブプロットを追加します。
• x、y、z1のデータポイントをマーカー「*」でプロットします。
• x、y、z2のデータポイントをマーカー「o」でプロットします。
• 図に凡例を配置します。
• 図を表示するにはshow()メソッドを使用します。

コード例

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True

N = 100

x = np.random.rand(N)
y = np.random.rand(N)

z1 = [i*j for (i, j) in zip(x, y)]
z2 = [i+j for (i, j) in zip(x, y)]

axes = plt.subplot(111, projection='3d')

axes.plot(x, y, z1, "*", label="xy")
axes.plot(x, y, z2, "o", label="x+y")

plt.legend(loc="upper right")

plt.show()

出力結果

上記のコードを実行すると、以下のような出力が得られます。

解説

この例では、まずplt.rcParamsを使って図のサイズと自動レイアウトを設定しています。次に、NumPyのnp.random.rand()で0から1の範囲の一様乱数を100個生成し、x座標とy座標を作成します。

z1はxとyの積（i*j）、z2はxとyの和（i+j）として計算されており、それぞれ異なるデータ系列を表しています。projection='3d'を指定することで3D軸を持つサブプロットが作成され、axes.plot()にラベル引数を渡すことで各データ系列に名前を付けています。

最後にplt.legend(loc="upper right")を呼び出すことで、図の右上に凡例が表示されます。このように、プロット時にlabel引数を設定しておけば、3D散布図でも簡単に凡例を追加できます。