# matplotlib.pyplot.scatter の概要
matplotlibには、散布図を描画するメソッドとして、matplotlib.pyplot.scatterが用意されてます。
# matplotlib.pyplot.scatter の使い方
matplotlib.pyplot.scatter(x, y, s=20, c=None, marker='o', cmap=None, norm=None,
vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None,
verts=None, edgecolors=None, hold=None, data=None,
**kwargs)
# matplotlib.pyplot.scatter の主要な引数
| x, y | グラフに出力するデータ |
| s | サイズ (デフォルト値: 20) |
| c | 色、または、連続した色の値 |
| marker | マーカーの形 (デフォルト値: ‘o’= 円) |
| cmap | カラーマップ。c が float 型の場合のみ利用可能です。 |
| norm | c を float 型の配列を指定した場合のみ有効。正規化を行う場合の Normalize インスタンスを指定。 |
| vmin, vmax | 正規化時の最大、最小値。 指定しない場合、データの最大・最小値となります。norm にインスタンスを指定した場合、vmin, vmax の指定は無視されます。 |
| alpha | 透明度。0(透明)～1(不透明)の間の数値を指定。 |
| linewidths | 線の太さ。 |
| edgecolors | 線の色。 |
# グラフの出力例
以下例では、100 個 × 2 軸の乱数を2次元座標上にプロットします。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 乱数を生成
x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)
# 散布図を描画
plt.scatter(x, y)
# サイズ、色、不透明度、線のサイズ、色を指定
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)
plt.scatter(x, y, s=600, c="pink", alpha=0.5, linewidths="2", edgecolors="red")
# マーカーを指定 (星印)
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)
plt.scatter(x, y, s=600, c="yellow", marker="*", alpha=0.5,linewidths="2", edgecolors="orange")
# グラフのタイトル、X 軸、Y 軸の名前 (ラベル)、グリッド線を表示
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)
plt.scatter(x, y)
plt.title("This is a title")
plt.xlabel("x axis")
plt.ylabel("y axis")
plt.grid(True)
# カラーマップを指定して、値に応じてマーカーを着色
引数sの値の大小に応じて、色の濃淡やグラデーションで表現することができます。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
value = np.random.rand(100)
plt.scatter(x, y, s=100, c=value, cmap='Blues')
plt.colorbar()
上記に加えて正規化における最大値 (0.6)、最小値 (0.4) を指定 (右側の凡例の目盛が変わっているのがわかるかと思います)
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
value = np.random.rand(100)
plt.scatter(x, y, s=100, c=value, cmap='Blues', vmin=0.4, vmax=0.6)
plt.colorbar()