Pylab（Matplotlib）の散布図で点ごとに異なるマーカーを使う方法

Pylab（Pyplot）の散布図において、各データポイントに異なるマーカーを使用したい場合は、以下の手順に従うことで実現できます。

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。
• サンプルデータの個数を表す変数 N を初期化します。
• x 軸・y 軸用のランダムなデータポイントを生成します。
• 使用するマーカーの種類をリストとして作成します。
• zip() を使って x、y、マーカーのリストをまとめます。
• zip オブジェクトを反復処理しながら、それぞれ異なるマーカーでデータポイントをプロットします。
• 最後に show() メソッドを呼び出して図を表示します。

サンプルコード

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

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

N = 10
x = np.random.rand(N)
y = np.random.rand(N)

markers = ["d", "v", "s", "*", "^", "d", "v", "s", "*", "^"]

for xp, yp, m in zip(x, y, markers):
   plt.scatter(xp, yp, marker=m, s=50)

plt.show()

実行結果

コードのポイント

この手法の鍵となるのは zip() 関数です。x 座標・y 座標・マーカーの3つのリストを同時に反復処理することで、plt.scatter() を1点ずつ呼び出し、そのたびに異なる marker 引数を渡せるようになります。

なお、Matplotlib で利用できる主なマーカーには以下のようなものがあります。

• 'o'：円形
• 's'：正方形
• 'd'：ひし形
• '^'：上向き三角形
• 'v'：下向き三角形
• '*'：星形

マーカーのリストの長さはデータポイント数 N 以上である必要があるため、実際にコードを書く際は点数に合わせてマーカーを用意するか、markers * N のようにリストを繰り返して対応すると便利です。