連続値を使ってMatplotlibの散布図に色を付ける方法

Matplotlibで散布図を連続的な数値に基づいて着色するには、scatter()メソッドのc引数に連続値を渡し、カラーマップ（cmap）を指定します。さらに、カラーバーを追加することで、色と数値の対応関係を視覚的に確認できます。

以下の手順で実装できます。

• 図のサイズを設定し、サブプロット間および周囲の余白を調整します。
• NumPyを使用して、x、y、z のランダムなデータ点を作成します。
• Figureとサブプロットのセットを作成します。
• 散布図を作成します。このとき、c=z でzの値に応じた着色を行い、cmap でカラーマップを指定します。
• 散布図のポイントをScalarMappableインスタンスとして、既存のAxesにカラーバーを描画します。
• show()メソッドを使用して図を表示します。

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

x, y, z = np.random.rand(3, 50)
f, ax = plt.subplots()

points = ax.scatter(x, y, c=z, s=50, cmap="plasma")
f.colorbar(points)

plt.show()

出力結果

ポイント解説

• c=z: 各点の色を決める連続値を指定します。ここではzの値がそのまま色の基準になります。
• cmap="plasma": 使用するカラーマップを指定します。他にも「viridis」「jet」「coolwarm」など様々なカラーマップが利用可能です。
• s=50: 散布図のマーカーサイズを指定します。
• f.colorbar(points): scatter()の戻り値を渡すことで、そのデータ範囲に対応したカラーバーが自動的に生成されます。

この方法を使えば、3次元目の情報（z値）を色として表現できるため、2次元の散布図でも多次元データを直感的に可視化できます。