Pythonで複素数をプロットする方法を実例コード付きで解説

Pythonで複素数を可視化する基本の考え方

Pythonでは、matplotlibとnumpyを組み合わせることで、複素数を簡単にグラフ化できます。複素数は「実部（real）」と「虚部（imag）」という2つの成分を持つため、実部をx軸、虚部をy軸に対応させれば、複素平面上の点として視覚的に表現できます。

複素数の配列を散布図として描くサンプルコード

以下は、複素数の配列を受け取り、複素平面上に赤い点としてプロットする基本的な例です。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

cnums = np.arange(5) + 1j * np.arange(6, 11)
X = [x.real for x in cnums]
Y = [x.imag for x in cnums]
plt.scatter(X, Y, color='red')
plt.show()

コードのポイント解説

• np.arange(5) + 1j * np.arange(6, 11) により、「0+6j」「1+7j」「2+8j」「3+9j」「4+10j」という5つの複素数が生成されます。
• x.real で実部、x.imag で虚部をそれぞれ取り出し、リスト X・Y に格納しています。
• plt.scatter() は点を散布図として描画する関数で、ここでは色を赤（red）に指定しています。
• plt.show() を呼び出すことで、複素平面上にプロットされたグラフが表示されます。

このように、実部と虚部を座標として扱うだけで、複素数の分布を直感的に把握できます。データ分析や信号処理などで複素数を扱う際に非常に便利な手法です。

極座標（ポーラープロット）で表示したい場合

複素数は「絶対値（大きさ）」と「偏角（位相）」の組み合わせでも表現できます。極形式での可視化を行いたい場合は、numpyの np.abs() と np.angle() を使い、極座標プロットを利用するとよいでしょう。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

cnums = np.arange(5) + 1j * np.arange(6, 11)
r = [np.abs(x) for x in cnums]      # 絶対値（半径）
theta = [np.angle(x) for x in cnums]  # 偏角（角度）

ax = plt.subplot(projection='polar')
ax.scatter(theta, r, color='blue')
plt.show()

用途に応じて、直交座標（複素平面）と極座標を使い分けることで、複素数データの性質をより深く理解しやすくなります。