Matplotlibで散布図に平均線を引く方法をわかりやすく解説

Matplotlibで作成した散布図や折れ線グラフに平均線（平均値を表すライン）を追加したい場面は多くあります。データ全体の傾向を一目で把握できるため、データ分析やレポート作成において非常に便利なテクニックです。ここでは、numpyとmatplotlibを組み合わせて平均線を描く具体的な手順を紹介します。

平均線を描く手順

• 図のサイズを設定し、サブプロット間および周囲の余白を調整します。
• numpyを使ってx軸・y軸のデータポイントを作成します。
• subplots()メソッドでfigureオブジェクトとサブプロットを作成します。
• plot()メソッドで元となるx・yのデータをプロットします。
• 配列xの平均値をnp.mean()で算出します。
• 平均値をもとにしたy_avgのデータポイントをplot()メソッドで描画します。
• legend()メソッドで凡例を図に配置します。
• show()メソッドを実行して図を表示します。

サンプルコード

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

# 図のサイズとレイアウトの自動調整を設定
plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True

# データポイントを作成
x = np.array([3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
y = np.array([6, 5, 4, 3, 2, 1, 6])

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y, 'o-', label='line plot')

# xの平均値を求め、全データ点数分だけ繰り返して水平線を作る
y_avg = [np.mean(x)] * len(x)
ax.plot(x, y_avg, color='red', lw=6, ls='--', label="average plot")

plt.legend(loc=0)
plt.show()

実行結果

このコードを実行すると、元の折れ線グラフ（青色のマーカー付きライン）に加えて、xの平均値を通る赤い太い破線が表示されます。この破線が平均線です。

ポイント解説

平均線を水平に引く仕組みはシンプルです。np.mean(x)でx配列の平均値を1つ算出し、それをリスト内包表記のように* len(x)でデータ点数分だけ複製しています。こうすることで、すべてのx座標に対して同じ高さ（平均値）のy座標が対応し、結果として水平な直線が描かれます。

また、color='red'で線の色を、lw=6で線幅を、ls='--'で破線スタイルをそれぞれ指定しており、元のデータラインと視覚的に区別しやすくなっています。縦方向の平均線を引きたい場合は、同様にnp.mean(y)を使ってx座標側に適用すれば実現できます。