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Matplotlib で複数の色を使用した散布図を作成するにはどうすればよいですか?

散布図は、2 つの変数間の関係を表示するデータの視覚化です。マーカーまたはシンボルは、2 つの変数の各データ ポイントの値に対応するプロット上の座標に配置され、そのデータ ポイントを表します。このグラフィックは、データ内のパターン、傾向、異常値を見つけるのに役立ちます。

散布図やその他のタイプのデータ視覚化は、よく知られた Python モジュール Matplotlib を使用して作成できます。各プロット点が属する色のリストを与えることにより、ユーザーは Matplotlib を使用してさまざまな色相の散布図を作成できます。このようにして、プロットを使用して 3 番目の変数またはカテゴリを視覚的に表現できます。

Matplotlib の散布関数と c パラメータを使用して、x および y データと色のリストを渡し、散布図を作成します。さらに、ユーザーはラベル、キャプション、凡例をプロットに追加して、データに関するコンテキストと詳細を提供できます。結果として得られるプロットを調べることで、変数間の関係についてさらに詳しく学び、興味深い傾向やパターンを見つけることができます。

Cパラメータの使用

散布図内の各マーカーの色は、Matplotlib の散布関数の c パラメーターによって指定されます。ユーザーが色をデータにどのように関連付けたいかに応じて、さまざまな形式を取ることができます。

c パラメータに単色の文字列または RGBA 値のタプルが渡された場合、散布図のマーカーはすべて同じ色になります。たとえば、c='blue' または c=(0.0, 0.0, 1.0, 1.0) の場合、青いマーカーを使用した散布図が作成されます。

構文

import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(x, y, c=colors)

x 軸と y 軸にプロットされるデータは、文字 x と y で示されます。 c パラメータはマーカーの色合いを定義します。 cmap 引数は、これを単一の色、一連の色、または一連の値としてカラーマップにマッピングできます。

例1

この例では、いくつかの色を使用して散布図を作成します。色リストの各点の色と、x リストと y リストの各点の座標を指定します。これらのリストはその後、scatter() メソッドに渡され、各ポイントの色は c=colors を設定することによって指定されます。最後に、plt.show() を使用してプロットを表示し、plt.xlabel()、plt.ylabel()、および plt.title() を使用してラベルとタイトルを追加します。

import matplotlib.pyplot as plt

# Define x, y, and colors for each point
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [5, 4, 3, 2, 1]
colors = ['red', 'green', 'blue', 'yellow', 'purple']

# Create a scatter plot with multiple colors
plt.scatter(x, y, c=colors)

# Add labels and title
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.title('Scatter plot with Multiple Colours!')

plt.show()

出力

例 2

この例では、Matplotlib を使用して、多くの色を使用した散布図を作成します。 Matplotlib と NumPy という 2 つの必須ライブラリをインポートします。次に、NumPy rand 関数を使用して、散布図内の各点のランダムな x および y データとランダムな色のリストを生成します。次に、散布関数を使用して、x、y、c パラメーターを使用してさまざまな色で散布図を作成します。 c オプションは、各ポイントに使用される色のリストを指定します。カラー値とその関連値の間のマッピングは、カラー バー関数を使用してカラー バーを追加することによって表示されます。これは、物語で使用されている色の重要性を解読するのに役立ちます。

最後に、xlabel、ylabel、および title メソッドを使用して、ラベルとタイトルをプロットに追加します。これは、プロットされているデータのコンテキストと詳細を提供するのに役立ちます。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Generating some random data
x = np.random.rand(50)
y = np.random.rand(50)
colors = np.random.rand(50)

# Creating a scatter plot with different colors
plt.scatter(x, y, c=colors)

# Adding a color bar
plt.colorbar()

# Add labels and a title
plt.xlabel('X Label')
plt.ylabel('Y Label')
plt.title('Scatter Plot with Several Colors')

# Show the plot
plt.show()

出力

さまざまな色で散布図を表示するコードを実行すると、データ内のさまざまな変数間の関係を理解することができます。プロットには、表示されているデータをさらに説明するためのラベルとタイトルも含まれます。

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