Matplotlibで凡例を自動作成する方法

Matplotlibで凡例を自動作成する方法

Matplotlibでは、散布図の凡例を一つずつ手動で定義しなくても、legend_elements()メソッドを活用することで、クラス（カテゴリ）やマーカーサイズに応じた凡例を自動的に生成できます。この記事では、その具体的な手順とサンプルコードをわかりやすく解説します。

自動凡例作成の手順

• 図のサイズを設定し、サブプロット間および周囲のパディング（余白）を調整します。
• サンプルデータ数を表す変数 N を初期化します。
• NumPy を使用して x、y、c、s の各データを作成します。
• subplots() メソッドで図（Figure）とサブプロット（Axes）を作成します。
• 異なる色とサイズで x と y のデータ点を散布図として描画します。
• 軸（Axes）に凡例を配置します。
• 作成した凡例をアーティスト（artist）として図に追加します。
• PathCollection から凡例ハンドルとラベルを生成します。
• 再度、サイズ用の凡例を軸に配置します。
• show() メソッドで図を表示します。

コード例

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

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

N = 45
x, y = np.random.rand(2, N)
c = np.random.randint(1, 5, size=N)
s = np.random.randint(10, 220, size=N)
fig, ax = plt.subplots()
scatter = ax.scatter(x, y, c=c, s=s)
legend1 = ax.legend(*scatter.legend_elements(), loc="lower left", title="Classes")
ax.add_artist(legend1)
handles, labels = scatter.legend_elements(prop="sizes", alpha=0.6)
legend2 = ax.legend(handles, labels, loc="upper right", title="Sizes")

plt.show()

コードのポイント

このコードの鍵となるのは scatter.legend_elements() メソッドです。引数なしで呼び出すと、散布図の色（c）に基づいた凡例要素が自動的に返されます。一方、prop="sizes" を指定すると、マーカーのサイズ（s)に基づいた凡例要素を取得できます。

また、1つのAxesに複数の凡例を表示したい場合は注意が必要です。通常、ax.legend() を再度呼び出すと既存の凡例が上書きされてしまうため、最初の凡例は ax.add_artist(legend1) で明示的に図へ追加しておきます。これにより、「Classes」と「Sizes」の2種類の凡例を同時に表示できます。

実行結果

上記のコードを実行すると、ランダムに生成された45個のデータ点からなる散布図が描画され、左下にはクラスごとの色分けを示す凡例「Classes」、右上にはマーカーサイズの目安を示す凡例「Sizes」が自動的に表示されます。