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公開日:2020/2/28　　　　　　　　　　

■scatterの説明

散布図を描画します。

■scatterを使用した具体例

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.random.rand(10) #ランダムの数字の配列を生成
y = np.random.rand(10)

plt.scatter(x, y) #散布図を描画
plt.show()

結果は以下のとおり。

■scatterとplotとの違い

scatterに似たmatplotlibの関数に"plot"があります。plotはグラフ描画の関数ですが、散布図も描くことができます。上記プログラムを以下のとおり変更します。

plt.scatter(x, y) #この部分を以下の様に変更する
↓↓↓
plt.plot(x, y, "o")

こうする事で上記と同様の散布図が描けたと思います。それではscatterのメリットはというと、plotより詳細な設定が出来るというところです。例えば以下。

s:サイズ
c:色
alpha:透過率
edgecolors:枠の色
marker: マーカーの形

plt.scatter(x, y, s=300, c="red", alpha=0.5,edgecolors="blue", marker="^")

結果は以下のとおり。

■color, cmapの使い方

色の表現を駆使する事で、3次元表現ができます。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.random.rand(10) #ランダムの数字の配列を生成
y = np.random.rand(10)
z = np.random.rand(10)

col = plt.cm.viridis

plt.scatter(x, y, c=z, cmap=col) #散布図を描画
plt.colorbar()
plt.show()

結果は以下のとおり。

サブチャンネルあります。⇒ 何かのお役に立てればと

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