Matplotlibでマーカーサイズを変えて3D空間に散布図をプロットする方法

概要

Matplotlibを使えば、マーカーのサイズをデータ値に応じて変化させながら、3D空間に散布図を描くことができます。点ごとに大きさを変えることで、3次元データをより直感的かつ効果的に可視化できます。ここでは、その具体的な手順とサンプルコードを紹介します。

実装手順

• 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。
• numpyを使って xs、ys、zs のデータポイントを作成します。
• マーカーサイズを制御するための変数 s を用意します。
• figure() メソッドで新しい図を作成（または既存の図をアクティブ化）します。
• add_subplot() メソッドで projection='3d' を指定し、3D軸を持つサブプロットを追加します。
• scatter() メソッドで xs、ys、zs のデータポイントをプロットします。引数 s に配列を渡すことで、点ごとに異なるマーカーサイズを設定できます。
• 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
xs = np.random.randint(low=8, high=30, size=35)
ys = np.random.randint(130, 195, 35)
zs = np.random.randint(30, 160, 35)
s = zs / ((ys * 0.01) ** 2)
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.scatter(ys, zs, xs, s=s * 5, c=xs, cmap='copper')
plt.show()

コードのポイント

この例では、35個のランダムな整数データを生成し、s = zs / ((ys * 0.01) ** 2) という計算式でマーカーサイズを求めています。これはBMI（体格指数）の計算式と同じ形で、zs と ys の値に応じて各点の大きさが変化します。s * 5 とすることで、マーカー全体のサイズを見やすい大きさに調整しています。

また、c=xs を指定することで各点の色が xs の値に基づいて変わり、cmap='copper' によって銅色系のカラーマップが適用されます。これにより、位置だけでなくサイズと色の3つの情報を同時に表現できます。

出力結果