Matplotlibで散布図に傾向線（トレンドライン）を描画する方法

Matplotlibで散布図にトレンドライン（傾向線）を描くには、NumPyのpolyfit()メソッドとpoly1d()メソッドを組み合わせて、傾向線のデータポイントを求めます。polyfit()は最小二乗法による多項式近似の係数を返し、poly1d()はその係数から近似式（関数）を生成してくれるため、この2つを使うことで簡単に回帰直線を描画できます。

手順

• 図のサイズを設定し、サブプロット間および周囲の余白（パディング）を調整します。

• NumPyを使ってx・yのデータポイントを作成します。

• Figureとサブプロットのセットを作成します。

• scatter()メソッドでx・yのデータポイントを散布図としてプロットします。

• polyfit()とpoly1d()メソッドを使って、傾向線のデータポイントを求めます。

• plot()メソッドでxとp(x)の値を直線として描画します。

• show()メソッドを呼び出して図を表示します。

コード例

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

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

x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)
fig, ax = plt.subplots()
_ = ax.scatter(x, y, c=x, cmap='plasma')
z = np.polyfit(x, y, 1)
p = np.poly1d(z)
plt.plot(x, p(x), "r-o")

plt.show()

この例では、np.polyfit(x, y, 1)の第3引数「1」が1次多項式（直線）での近似を意味しています。2や3を指定すれば、曲線による近似も可能です。また、"r-o"という書式指定により、赤色（r）のマーカー付き実線（-o）で傾向線が描かれます。

実行結果