Python Matplotlibで色相カラーマップと凡例を使った3D散布図の描き方

PythonのMatplotlibで3D散布図を描く際、色相（hue）ベースのカラーマップと凡例を組み合わせると、データの分布をより直感的に把握できます。この記事では、Seabornのカラーパレットを活用しながら、色分けされた3D散布図に凡例を追加する手順を解説します。

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調整します。
• NumPyを使って x、y、z のデータポイントを作成します。
• figure() メソッドで新しい図を作成するか、既存の図をアクティブにします。
• gca() メソッドで現在の軸を取得します（必要に応じて3D投影を指定して新規作成）。
• Seabornのパレットから色相カラーマップを定義します。
• scatter() メソッドで x、y、z のデータポイントをプロットし、c 引数で値に応じた色分けを行います。
• legend_elements() を利用して凡例をプロット上に配置します。
• show() メソッドで図を表示します。

コード例

import numpy as np
import seaborn as sns
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib.colors import ListedColormap

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

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

fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')
cmap = ListedColormap(sns.color_palette("husl", 256).as_hex())
sc = ax.scatter(x, y, z, s=40, c=x, marker='o', cmap=cmap, alpha=1)
plt.legend(*sc.legend_elements(), bbox_to_anchor=(1.05, 1), loc=2)

plt.show()

コードのポイント解説

1. カラーマップの作成

sns.color_palette("husl", 256) は、Seabornの「husl」パレットから256段階の色を生成します。これを ListedColormap に渡すことで、連続的な値を滑らかな色のグラデーションとして表現できるカラーマップが完成します。

2. 散布図の色分け

scatter() の c=x 引数により、x座標の値に基づいて各点が色分けされます。s=40 はマーカーのサイズ、alpha=1 は不透明度の設定です。

3. 凡例の配置

sc.legend_elements() は、カラーマップの値域に対応した凡例要素を自動生成します。bbox_to_anchor=(1.05, 1) と loc=2 を指定することで、凡例をプロット領域の外側・左上に配置し、グラフと重ならないようにしています。

出力結果

このコードを実行すると、x値に応じて色が変化する3D散布図が表示され、右側には対応する数値範囲を示す凡例が配置されます。なお、Matplotlib 3.5以降では fig.gca(projection='3d') の代わりに fig.add_subplot(projection='3d') を使うことが推奨されています。