Matplotlibで二変量の同時分布（ジョイント分布）を作成する方法

Matplotlibで二変量データの同時分布（ジョイント分布）を可視化したい場合、scatter()メソッドを使った散布図が最も手軽な方法です。散布図では、x軸とy軸にそれぞれの変数を配置することで、2つの変数の関係性や相関の強さを直感的に把握できます。

実装の手順

• figure.figsizeで図のサイズを設定し、figure.autolayoutでサブプロット間や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。ここでは正規乱数を利用し、yにxを加えることで相関のあるデータを作成します。

• plt.subplots()でfigureオブジェクトとAxes（サブプロット）を作成します。

• scatter()メソッドでxとyをプロットします。c引数で色分けに使う値を指定し、alpha引数で点の透明度を調整すると、密度の高い領域が見えやすくなります。

• 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

# 図のサイズとレイアウトの設定
plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True

# 相関のある2変量データを生成
x = 2 * np.random.randn(5000)
y = x + np.random.randn(5000)

# 散布図としてプロット
fig, ax = plt.subplots()
_ = ax.scatter(x, y, alpha=0.08, cmap="copper", c=x)

plt.show()

出力結果

上記のコードを実行すると、xとyの同時分布を表す散布図が表示されます。点の色はxの値に応じて「copper」カラーマップでグラデーション表示され、透明度を下げているため、データが集中している領域ほど濃く描画され、分布の形状がひと目でわかります。