PythonのMatplotlibで散布図に線を追加する方法

Pythonの可視化ライブラリMatplotlibを使えば、散布図上に自由に線を追加できます。データの傾向や基準線を示したい場合に非常に便利です。ここでは、scatter()メソッドで作成した散布図に、plot()メソッドで線を重ねて描画する基本的な手順を解説します。

散布図に線を追加する手順

• 図のサイズ設定： rcParamsでフィギュアサイズを指定し、figure.autolayoutを有効にしてサブプロット間・周囲の余白を自動調整します。
• データ点の準備： データ点の個数を表す変数nを初期化し、NumPyのrandom.rand()などでx・y座標を生成します。
• 散布図の描画： scatter()メソッドを使ってxとyのデータ点をプロットします。
• 線の描画： plot()メソッドを使って、散布図の上に線を重ねて描画します。
• X軸の範囲指定： xlim()メソッドでX軸の表示範囲を制限します。
• 図の表示： 最後にshow()メソッドを呼び出して図を画面に表示します。

サンプルコード

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

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

n = 100
x = np.random.rand(n)
y = np.random.rand(n)

plt.scatter(x, y, c=x)
plt.plot([0.1, 0.4, 0.3, 0.2])
plt.xlim(0, 1)

plt.show()

コードのポイント

plt.scatter(x, y, c=x)では、引数c=xを指定することで、xの値に応じて各データ点が自動的に色分けされます。続くplt.plot([0.1, 0.4, 0.3, 0.2])は、y値のみをリストで渡しているため、xは自動的に0, 1, 2, 3として扱われます。最後にxlim(0, 1)でX軸の範囲を0〜1に制限することで、散布図の表示領域を整えています。

実行結果

このように、scatter()とplot()を同じFigure上で呼び出すだけで、散布図と折れ線を簡単に重ね合わせることができます。回帰直線や閾値ラインなどを可視化したい場合にも、同じ手法がそのまま活用できます。