Seabornのhueパラメータでジョイントプロットを色分けして描画する方法（Matplotlib）

Seabornでは、hueパラメータを指定するだけで、カテゴリごとに色分けされたジョイントプロット（jointplot）を簡単に作成できます。hueに列名を渡すと、その値に基づいてデータポイントが自動的に色分けされ、凡例も表示されます。以下の手順で実際に試してみましょう。

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のデータポイントを作成します。
• 複数の曲線データを含む辞書を作成します。
• 表形式データとして扱えるよう、Pandasのデータフレームを作成します。
• jointplot()メソッドでジョイントプロットを作成し、hueパラメータに色分けの基準となる列を指定します。
• show()メソッドで図を表示します。

コード例

from matplotlib import pyplot as plt
import pandas as pd
import seaborn as sns
import numpy as np

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

x = np.linspace(0, 1, 5)

d = {
    'y=sin(x)': np.sin(x),
    'y=cos(x)': np.cos(x),
    'y=x': x,
}
df = pd.DataFrame(d)
jg = sns.jointplot(data=df, x="y=sin(x)", y="y=cos(x)",
                   height=3.5, hue="y=x")
plt.show()

出力結果

上記のコードを実行すると、「y=x」の値に基づいて色分けされたジョイントプロットが表示されます。中央の散布図に加えて、x軸・y軸方向の分布（ヒストグラムやカーネル密度推定）も同時に確認できるのがジョイントプロットの特徴です。