Matplotlibで極座標軸に散布図をプロットする方法

Matplotlibで極座標軸に散布図を描く基本手順

Matplotlibでは、scatter()メソッドとpolar投影を組み合わせることで、極座標系（円形のグラフ）上に散布図を簡単に描画できます。以下の手順に従って実装してみましょう。

1. 図のサイズを設定し、サブプロット間や周囲の余白（パディング）を調整します。
2. サンプルデータの数を表す変数 N を初期化します。
3. NumPy を使って r（半径）、theta（角度）、area（マーカーの面積）、colors(色) のデータを生成します。
4. 新しい図を作成するか、既存の図をアクティブにします。
5. scatter()メソッドを使って theta と r をプロットし、色とサイズを指定します。
6. show()メソッドで図を表示します。

コード例

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

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

N = 150
r = 2 * np.random.rand(N)
theta = 2 * np.pi * np.random.rand(N)
area = 200 * r**2
colors = theta

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(projection='polar')
c = ax.scatter(theta, r, c=colors, s=area, cmap='hsv', alpha=0.75)

plt.show()

コードのポイント解説

• r = 2 * np.random.rand(N): 0〜2 の範囲でランダムな半径値を150個生成します。
• theta = 2 * np.pi * np.random.rand(N): 0〜2πラジアンの範囲でランダムな角度を生成し、円全体に点が散らばるようにしています。
• area = 200 * r**2: 半径の値に応じてマーカーの大きさを変えており、外側ほど大きな点になります。
• projection='polar': サブプロットを極座標系として設定する重要な引数です。これにより通常の直交座標ではなく円形の軸が表示されます。
• cmap='hsv': 角度に応じて色相が変化するカラーマップを指定し、視覚的に分かりやすいグラフを実現しています。
• alpha=0.75: 点を半透明にすることで、重なり合う部分も確認できるようにしています。

出力結果

このコードを実行すると、中心から放射状に広がる円形の散布図が表示されます。角度によって色が変化し、中心に近い点ほど小さく、外側の点ほど大きく描画されるため、データの分布を直感的に把握できます。レーダーチャート風の可視化や方向性を持つデータの分析など、さまざまな場面で活用できるテクニックです。