PythonとMatplotlibで3D散布図上の2点を線で接続する方法

Matplotlibを使った3D散布図では、データポイント同士を直線で結ぶことで、点と点の関係性や移動の軌跡などを視覚的に分かりやすく表現できます。この記事では、3D散布図上の2点を接続する具体的な手順を解説します。

3D散布図で2点を接続する手順

3D散布図上の2点を接続するには、以下の手順に従います。

• 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。
• 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()メソッドにprojection="3d"を指定して、現在の図に3D用のAxes（軸）を追加します。
• x、y、zそれぞれの座標データのリストを作成します。
• scatter()メソッドを使って、x、y、zのデータポイントをプロットします。
• 点同士を接続するには、plot()メソッドに同じx、y、zのデータを渡し、黒色の線で描画します。
• show()メソッドを使用して、図を表示します。

コード例

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")
x, y, z = [1, 1.5], [1, 2.4], [3.4, 1.4]
ax.scatter(x, y, z, c='red', s=100)
ax.plot(x, y, z, color='black')
plt.show()

コードの解説

plt.rcParams["figure.figsize"]で図のサイズを幅7.50インチ・高さ3.50インチに設定し、plt.rcParams["figure.autolayout"]をTrueにすることで、ラベルなどが図の外にはみ出さないよう余白が自動調整されます。

fig.add_subplot(projection="3d")により3Dプロット用のAxesを作成しています。ここが2Dプロットとの大きな違いです。

データポイントは赤色（c='red'）・サイズ100（s=100）でscatter()により描画され、その後plot()メソッドに同じ座標を渡すことで、2点間が黒色の直線で結ばれます。plot()は引数に色（color='black'）を指定できるため、線のスタイルも自由にカスタマイズ可能です。

出力結果

実行すると、赤色の2つの点が黒色の直線で接続された3D散布図が表示されます。この手法は、時系列データの変化を可視化したり、特定のデータポイント間の関係を強調したりする際に役立ちます。