Seabornのjointplotで各ポイントの色とマーカーを個別に変更する方法

Seabornのjointplot()を使って散布図を描く際、デフォルトではすべてのポイントが同じ色・マーカーで表示されます。しかし、各ポイントごとに異なる色とマーカーを割り当てたいケースは少なくありません。この記事では、その実現方法をステップごとに解説します。

実装の手順

• 図のサイズを設定し、サブプロット間の余白（パディング）を調整します。
• オンラインリポジトリからサンプルデータセットを読み込みます（インターネット接続が必要です）。
• jointplot()メソッドを使用してtipsデータをプロットします。
• cla()メソッドで現在の軸をクリアし、デフォルトの描画内容を削除します。
• 各ポイント用の色とマーカーのリストを作成します。
• set_axis_labels()メソッドで軸ラベルを設定します。
• show()メソッドで図を表示します。

コード例

from matplotlib import pyplot as plt
import seaborn as sns
import numpy as np

plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True

tips = sns.load_dataset("tips")
g = sns.jointplot("total_bill", "tip", data=tips, height=4.50)

g.ax_joint.cla()

colors = np.random.random((len(tips), 3))
markers = ['v', '^', '<', '*', 'o'] * 100

for i, row in enumerate(tips.values):
    g.ax_joint.plot(row[0], row[1], color=colors[i], marker=markers[i])

g.set_axis_labels('total bill', 'tip', fontsize=10)
plt.show()

コードのポイント解説

1. 軸のクリア処理

g.ax_joint.cla()は重要なステップです。jointplotが自動的に描画した散布図を一度クリアすることで、独自のスタイルでポイントを再描画できるようになります。この処理を行わないと、元のプロットが残ったまま重なって表示されてしまいます。

2. ランダムな色の生成

np.random.random((len(tips), 3))により、データ件数分のRGB値（0〜1の範囲）をランダムに生成しています。これにより、各ポイントがそれぞれ異なる色になります。

3. マーカーの循環利用

マーカーの種類は5種類（'v'、'^'、'<'、'*'、'o'）を用意し、* 100でリストを繰り返してデータ件数以上の長さを確保しています。これにより、全ポイントにマーカーが割り当てられます。

出力結果

この方法を使えば、jointplotの美しい周辺分布表示（ヒストグラム）を保ちながら、主プロット部分のポイントを自由にカスタマイズできます。データのカテゴリごとに色を変えたり、特定の条件を満たすポイントだけ強調表示したりする応用も可能です。