Matplotlibで2Dヒストグラムをプロットする方法

Matplotlibで2Dヒストグラム（二次元ヒストグラム）を描画するには、hist2d()メソッドを使用します。2Dヒストグラムは、平面上のデータを格子状のビン（bin）に分割し、各ビンに含まれるデータ点の数に応じて色分けして可視化する手法です。以下の手順で作成できます。

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

• numpyを使ってxおよびyのデータポイントを生成します。

• 図（figure）とサブプロット（axes）のセットを作成します。

• hist2d()メソッドを使ってxとyをプロットします。

• プロットにタイトルを設定します。

• 図を表示するには、show()メソッドを使用します。

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 = 2 * np.random.randn(5000)
y = x + np.random.randn(5000)

fig, ax = plt.subplots()
_ = ax.hist2d(x[::10], y[::10])

ax.set_title('2D Histogram')

plt.show()

このコードでは、まず平均0・標準偏差2の正規分布に従う5000個のxデータを生成し、yはxに正規ノイズを加えた相関のあるデータとしています。スライス[::10]により、データを10個おきに間引いてプロットすることで、描画を高速化しています。

出力結果

実行すると、xとyの分布の密度が色の濃淡で表現された2Dヒストグラムが表示されます。データ点が密集している領域ほど明るい（またはカラーマップ上で高い値の）色で表示されるため、2変数間の相関関係や分布の偏りを直感的に把握できます。カラーバーを追加したい場合は、fig.colorbar()を活用するとさらに見やすいグラフになります。