Matplotlibでデータ座標を使って図の外側に注釈を配置する方法

Matplotlibでは、annotate()メソッドを活用することで、プロット領域（描画範囲）の外側に注釈（アノテーション）を自由に配置できます。グラフのタイトルや説明を目立つ位置に表示したい場合に非常に便利なテクニックです。

実装手順

• figureサイズを設定し、サブプロット間および周囲のパディングを調整します。

• NumPyを使用してxとyのデータポイントを作成します。

• subplots()メソッドを使って、figureとサブプロットのセットを作成します。

• scatter()メソッドで星形マーカーとcopperカラーマップを使用して、xとyのデータポイントをプロットします。

• 注釈を描画範囲の外側に配置するため、xy座標のタプルを適切に指定します。ここではax.get_xaxis_transform()を使い、x軸はデータ座標、y軸は軸座標（0〜1）で位置を指定できるようにします。y座標を1.0より大きくすると、プロット領域の上部外側に注釈が表示されます。

• show()メソッドでfigureを表示します。

サンプルコード

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True
x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)
fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(x, y, c=y, marker="*", cmap="copper")
ax.annotate('Scatter points(outside the drawing)', xy=(0.30, 1.05), xycoords=ax.get_xaxis_transform())
plt.show()

出力結果

ポイント解説

この方法の鍵となるのはxycoords引数です。ax.get_xaxis_transform()を指定すると、「ブレンド変換」と呼ばれる座標系が使われ、x方向にはデータ座標（実際のデータ値）、y方向には軸に対する相対座標（0.0〜1.0）が適用されます。そのため、y座標に1.05のような1.0を超える値を設定するだけで、簡単にプロット領域の外側へ注釈を配置できます。