Matplotlibのhexbin()メソッドで六角形ビンのヒストグラムを描画する方法

Matplotlibでは、hexbin()メソッドを使うことで、2次元データを六角形のビン（bin）に区切って可視化する「hexbinヒストグラム」を簡単に描画できます。点が密集している分布を見やすく表現できるため、大量のデータポイントを扱う散布図の代替手段としても非常に便利です。

hexbinヒストグラムを描画する手順

• 図のサイズを設定し、figure.autolayoutを使ってサブプロット間・周囲の余白を自動調整します。

• NumPyを使ってxとyのデータポイントを生成します。

• plt.subplots()で図とサブプロットを作成します。

• hexbin()メソッドにxとyを渡してプロットします。必要に応じてgridsizeやcmapを指定しましょう。

• set_title()でプロットにタイトルを設定します。

• plt.show()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

# 正規乱数からデータを生成（yはxに相関あり）
x = 2 * np.random.randn(5000)
y = x + np.random.randn(5000)

fig, ax = plt.subplots()
_ = ax.hexbin(x[::10], y[::10], gridsize=20, cmap='plasma')

ax.set_title('Hexbin Histogram')

plt.show()

コードのポイント

x[::10]のようにスライスを使うと、5000個のデータから10個おきに抽出した500個のデータだけをプロットできます。gridsize=20はx方向の六角形の数を指定するパラメータで、値を大きくするとより細かいビンになります。また、cmap='plasma'でカラーマップを指定しており、ビン内のデータ数が多いほど明るい色で表示されます。

実行結果

実行すると、相関のある2つの変数の分布が六角形ごとの密度として色分けされて表示され、データの集中している領域がひと目でわかるようになります。