Python MatplotlibでCSVファイルの3列目のデータに基づいて色分けした2D散布図を作成する方法

CSVファイルに含まれる3番目の配列（3列目のデータ）の値に基づいて、点の色を変えて表示する2D散布図を作成するには、以下の手順で実装できます。

実装の手順

• 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。
• 3つのヘッダーを持つCSVファイルを読み込みます。
• 新しい図を作成するか、既存の図をアクティブにします。
• サブプロット配置の一部として、図に「ax」を追加します。
• CSVファイルのデータポイントを使用して散布図を描画します。このとき、3列目のデータをc引数に渡すことで、値に応じた色分けが可能になります。
• show()メソッドを使って図を表示します。

サンプルコード

import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt

plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True

# 読み込む列を指定
columns = ["data1", "data2", "data3"]
df = pd.read_csv("input.csv", usecols=columns)

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)

# 3列目（data3）の値に基づいて色分け
sc = ax.scatter(df.data1, df.data2, c=df.data3, marker="*", cmap="viridis")

# カラーバーを追加すると対応関係がわかりやすい
fig.colorbar(sc, ax=ax, label="data3")

plt.show()

ポイント： scatter()メソッドのc引数に3列目のデータ（df.data3）を渡すことで、その値の大小に応じて点が自動的に色分けされます。また、cmap引数でカラーマップを指定でき、colorbar()を追加すればどの色がどの値に対応するかがひと目でわかります。

入力データ（input.csv）

「input.csv」ファイルには、次のようなデータが含まれています。

出力結果

コードを実行すると、data1をX軸、data2をY軸とし、data3の値に基づいて色分けされた以下のような散布図が出力されます。data3の値が大きいほど明るい色（viridisの場合は黄色系）、小さいほど暗い色（紫系）で表示されるため、3つのデータの関係性を1つのグラフで直感的に把握できます。