Matplotlibでカラーバー付きの3D散布図をプロットする方法

Matplotlibで3Dグラフにカラーバー付きの散布点をプロットするには、scatter()メソッドとcolorbar()メソッドを組み合わせて使用します。カラーバーを追加することで、データ値と色の対応関係を視覚的に把握でき、3次元データの解釈が格段に容易になります。

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。

• figure()メソッドを使用して、新しい図を作成するか既存の図をアクティブにします。

• add_subplot()メソッドでprojection="3d"を指定し、3D軸をサブプロットとして追加します。

• NumPyを使ってxs・ys・zsの各データポイントを生成します。

• scatter()メソッドで3D散布図を作成します。このときc引数で色の基準となる値を、cmap引数でカラーマップを指定します。

• scatter()の戻り値であるスカラー mappable インスタンスをcolorbar()メソッドに渡し、カラーバーを表示します。

• show()メソッドで図を表示します。

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
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(projection="3d")
xs = np.random.rand(100)
ys = np.random.rand(100)
zs = np.random.rand(100)
sc = ax.scatter(xs, ys, zs, c=xs, cmap="copper")
plt.colorbar(sc)
plt.show()

実行結果

上記のコードを実行すると、0から1までの一様乱数で生成された100個の点が3D空間にプロットされ、xsの値に応じて「copper」カラーマップで色分けされます。図の右側には、色と数値の対応を示すカラーバーが表示されます。

ポイント解説

• c=xs：各点の色をxsの値に基づいて決定します。ysやzsなど任意の配列を指定可能です。

• cmap="copper"：使用するカラーマップを指定します。「viridis」「plasma」など他のカラーマップも利用できます。

• plt.colorbar(sc)：scatter()の戻り値を渡すことで、散布図の色の範囲に対応したカラーバーが自動的に生成されます。