Matplotlibで任意のデータを使って4Dプロットを作成する方法

Matplotlibでは、x・y・z の3つの座標データに加え、c（色） を第4の次元として割り当てることで、いわゆる「4Dプロット」を実現できます。これは実際には3D散布図にカラーマップを組み合わせたものであり、点の位置が3次元情報を、色がもう1つの変数を表現します。

以下の手順に従うことで、標準正規分布に従うランダムなデータポイントを使った4Dプロットを簡単に作成できます。

手順

• 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化します。

• サブプロット構成の一部として、3D投影（projection='3d'）を指定した Axes を追加します。

• NumPy を使って x、y、z、c の各データポイントを生成します。

• scatter() メソッドで散布図を作成し、c 引数に色データ、cmap 引数にカラーマップを指定します。

• show() メソッドで図を表示します。

コード例

from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np

plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

x = np.random.standard_normal(100)
y = np.random.standard_normal(100)
z = np.random.standard_normal(100)
c = np.random.standard_normal(100)

img = ax.scatter(x, y, z, c=c, cmap='YlOrRd', alpha=1)
plt.show()

実行結果

このコードを実行すると、x・y・z の空間上に100個の点がプロットされ、それぞれの点は c の値に応じて「YlOrRd」（黄〜オレンジ〜赤）のカラーマップで色分けされます。これにより、3次元の位置関係と第4の変数の分布をひとつのグラフで直感的に把握できます。

なお、alpha=1 は不透明度を表しており、値を下げると点が半透明になり、重なり合う部分を見やすくできます。また、fig.colorbar(img) を追加すれば、色がどの値に対応しているかを示すカラーバーも表示でき、より読みやすいグラフになります。