Matplotlibでデカルト座標系（直交座標系）を描画する方法

Matplotlibを使ってデカルト座標系（直交座標系）にデータ点をプロットしたい場合、いくつかの簡単なステップで実現できます。以下に、ランダムなデータ点を散布図として表示する基本的な手順を紹介します。

実装の手順

• プロットするデータ点の数を表す変数 N を初期化します。
• NumPyを使って、x座標とy座標それぞれに対応するランダムなデータ点を生成します。
• scatter() メソッドを使用して、xとyのデータ点を散布図としてプロットします。
• 最後に show() メソッドを呼び出して、図を画面に表示します。

サンプルコード

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 図のサイズとレイアウトを設定
plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True

# データ点の数を指定
N = 50

# xとyのランダムなデータ点を生成
x = np.random.rand(N)
y = np.random.rand(N)

# 散布図としてプロット
plt.scatter(x, y)

# 図を表示
plt.show()

出力結果

このコードを実行すると、0から1の範囲内にランダムに配置された50個のデータ点が、デカルト座標系上の散布図として表示されます。各点はx座標とy座標の組み合わせによって決定され、視覚的にデータの分布を確認できます。

補足ポイント

• np.random.rand(N) は、0以上1未満の一様乱数をN個生成する関数です。より広い範囲のデータが必要な場合は、値をスケーリングしてください。
• 軸ラベルやタイトルを追加したい場合は、plt.xlabel()、plt.ylabel()、plt.title() を使用すると、グラフがより分かりやすくなります。
• グリッド線を表示するには plt.grid(True) を追加すると、デカルト座標系らしさがより明確になります。