Python(Matplotlib)で散布図を作成し、データ点ごとに色を設定する方法

Pythonの可視化ライブラリ「Matplotlib」では、scatter()メソッドを使うことで簡単に散布図を作成できます。さらに、c引数に値のリストを渡すことで、データ点ごとに異なる色(カラーマッピング)を割り当てることも可能です。

手順

• np.random.rand()メソッドを使用して、指定した形状のランダムな値(x座標・y座標)を生成します。

• scatter()メソッドを使い、x軸とy軸の値から散布図を作成します。このとき、c引数に0〜999までの連続した数値を指定することで、各データ点に異なる色が自動的に割り当てられます。色はデフォルトのカラーマップ(viridis)に基づいてグラデーション表示されます。

• plt.show()を実行して、作成した図を画面に表示します。

サンプルコード

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 0〜1の一様乱数を1000個ずつ生成
x = np.random.rand(1000)
y = np.random.rand(1000)

# 各データ点に0〜999の連番を色として割り当て
colors = [i for i in range(1000)]
plt.scatter(x, y, c=colors)
plt.show()

実行結果

上記のコードを実行すると、1000個のランダムなデータ点がプロットされ、各点が連番に応じた色で描画されます。色の変化によってデータの順序や分布の傾向がひと目で把握できるようになります。

補足：カラーバーを追加して色の意味を明示する

色が何を表しているのかを分かりやすくしたい場合は、plt.colorbar()を追加すると便利です。

scatter = plt.scatter(x, y, c=[i for i in range(1000)])
plt.colorbar(scatter, label="Index")
plt.show()

これにより、図の右側にカラースケールが表示され、どの数値がどの色に対応しているかが直感的に理解できるようになります。また、s引数を使えばマーカーのサイズも個別に変更できるため、多次元データの表現にも活用できます。