Matplotlibで散布図のサイズをデータ座標に変換してプロットする方法

Matplotlibでは、散布図（scatter plot）のマーカーサイズをデータ座標と組み合わせて扱うことで、値の大きさを視覚的に表現できます。ここでは、NumPyで生成したデータポイントをもとに、サイズの異なる散布図を作成する手順を解説します。

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。
• NumPyを使って x 座標とマーカーサイズ s のデータポイントを作成します。
• plt.subplots() でフィギュアとサブプロットのセットを作成します。
• X と s を指定し、cmap（カラーマップ）や色情報を渡して散布図を描画します。
• show() メソッドで図を表示します。

サンプルコード

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

# 図のサイズとレイアウトの自動調整を設定
plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True

# データポイントを作成
X = np.array([[1, 1], [2, 1], [2.5, 1]])
s = np.array([20, 10000, 10000])

# フィギュアとサブプロットを作成
fig, ax = plt.subplots()

# サイズと色を指定して散布図を描画
ax.scatter(X[:, 0], X[:, 1], s=s, cmap='plasma', c=s)

plt.show()

コードのポイント

このコードでは、s 引数に配列を渡すことで、各データポイントごとに異なるマーカーサイズを指定しています。また、c=s と cmap='plasma' を組み合わせることで、サイズの値に応じてマーカーの色も自動的に変化します。これにより、数値の大小がサイズと色の両方から直感的に読み取れる散布図になります。

なお、s の単位はポイント平方（points²）であり、データ座標そのものではない点に注意してください。マーカーサイズをデータ座標系に正確に対応させたい場合は、軸の範囲やdpiを考慮した変換計算が必要になります。