Matplotlibでマスクされた散布図の点をプロットし、マスク領域の境界線を追加する方法

MatplotlibとNumPyのマスク配列（masked array）機能を組み合わせると、条件に応じて散布図のデータ点を分類し、それぞれ異なるスタイルで可視化できます。さらに、plot()メソッドで曲線を描くことで、マスクされた領域の境界を視覚的に示すことが可能です。

実装の手順

• figureサイズを設定し、サブプロット間および周囲の余白を自動調整します。
• NumPyを使って N、r0、x、y、area、c、r、area1、area2 の各データを作成します。
• scatter()メソッドで x と y のデータ点をプロットします。
• マスクされた領域の境界を示すため、plot()メソッドで曲線を描画します。
• 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 = 100
r0 = 0.6
x = 0.9 * np.random.rand(N)
y = 0.9 * np.random.rand(N)
area = (20 * np.random.rand(N))**2
c = np.sqrt(area)

r = np.sqrt(x ** 2 + y ** 2)
area1 = np.ma.masked_where(r < r0, area)
area2 = np.ma.masked_where(r >= r0, area)
plt.scatter(x, y, s=area1, marker='^', c=c)
plt.scatter(x, y, s=area2, marker='o', c=c)
theta = np.arange(0, np.pi / 2, 0.01)
plt.plot(r0 * np.cos(theta), r0 * np.sin(theta))

plt.show()

コードの解説

このコードでは、まず原点から各データ点までの距離 r を計算し、np.ma.masked_where() を使ってデータを2つのグループに分割しています。r < r0 の点は三角形マーカー（'^'）、r >= r0 の点は円形マーカー（'o'）で描画され、マークのサイズは area、色はその平方根 c に基づいて変化します。

最後に、半径 r0 の円弧を第1象限の範囲で plot() により描画することで、2つの領域の境界線が明確になり、どの点がマスク対象かひと目でわかるグラフになります。

出力結果