Matplotlibで箱ひげ図に散布図（ジッタープロット）を重ねて表示する方法

Matplotlibを使って箱ひげ図に散布図を重ねて表示することで、データの分布だけでなく個々のデータポイントのばらつきも一目で把握できるようになります。実装には boxplot() メソッドを使用し、Pandasのデータフレームを列挙（enumerate）しながら散布図をプロットするためのx座標・y座標のデータポイントを取得します。

実装の手順

• 図のサイズを設定し、figure.autolayout を有効にしてサブプロット間や周囲の余白を自動調整します。
• Pandasの DataFrame クラスを使い、Box1 と Box2 の2つの列を持つデータフレームを作成します。
• 作成したデータフレームから箱ひげ図を描画します。
• 各列のデータをもとに、散布図用のx座標とy座標を算出します。
• show() メソッドを呼び出して図を表示します。

コード例

import pandas as pd
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True
data = pd.DataFrame({"Box1": np.random.rand(10), "Box2": np.random.rand(10)})
data.boxplot()
for i, d in enumerate(data):
    y = data[d]
    x = np.random.normal(i + 1, 0.04, len(y))
    plt.scatter(x, y)
plt.show()

コードのポイント

この例では、np.random.normal(i + 1, 0.04, len(y)) を使ってx座標に微小なランダムな揺らぎ（ジッター）を加えています。これは「ジッタープロット」と呼ばれる手法で、同じ値を持つデータポイントが完全に重なって見えなくなるのを防ぎ、データの密度や分布をより正確に視覚化できます。標準偏差として指定している 0.04 の値を調整すれば、点の横方向への広がり具合を制御できます。

出力結果

実行すると、2つの箱ひげ図の上に個々のデータポイントが散布図として重ねて表示され、中央値や四分位範囲とともに実際のデータの分布状況を確認できます。