[Matplotlib] 散布図の作成

散布図のプロット

　matplotlib.axes.Axes.scatter() を使って、データを 散布図 (scatter plot) として可視化できます。デフォルト設定で直線 y = x 上の整数点をプロットしてみましょう。

# MATPLOTLIB_SCATTER_01

# In[1]

# Figureを作成してAxesを追加
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)

# 直線y=xのデータ
x = np.arange(0, 10)
y = x

# Axesに散布図をプロット
ax.scatter(x, y)

# グラフを描画
plt.show()

　引数 s でマーカーのサイズを指定できます。

# In[2]

# Axesをクリア
ax.cla()

# 散布図をプロット
# マーカー：サイズ15
ax.scatter(x, y, s = 15)

# Figureを再表示
display(fig)

　
　c または color で色を指定できます。

# In[3]

# Axesをクリア
ax.cla()

# 散布図をプロット
# マーカー：サイズ15、赤色
ax.scatter(x, y, s=15, color="red")

# Figureを再表示
display(fig)

　marker でマーカーの種類 (形状) を指定できます。

# In[4]

# Axesをクリア
ax.cla()

# マーカーの種類
marker_list = ["s", "*", "D", "+", "x"]

# マーカーリストの大きさ
m_size = len(marker_list)

# 散布図をプロット
for k in range(m_size):
    ax.scatter(x, x + 2*k,
               s = 30, marker = marker_list[k],
               label=marker_list[k])

# 凡例を表示
ax.legend()

# Figureを再表示
display(fig)

　linewidth で縁の太さを指定して、マーカーに縁 (edge) を付けることもできます (デフォルトでは linewidth = 0 に設定されているので縁がつきません)。edgecolors で縁の色を指定できます。

# In[5]

# Axesをクリア
ax.cla()

# 散布図をプロット
ax.scatter(x, y, s = 200, c="lime",
           linewidths=2, edgecolors="black")

# Figureを再表示
display(fig)

ランダム・プロット

　numpy.random.rand() を使って [0, 1] のランダムな点 (x, y) を 10000 組生成し、散布図としてプロットしてみます。一様乱数なので平面全体に均一に分布するはずです。

# MATPLOTLIB_SCATTER_02

# In[1]

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# FigureとAxesを設定
fig = plt.figure(figsize=(6, 6))
ax = fig.add_subplot(111)
ax.set_xlim(0, 1)
ax.set_ylim(0, 1)
ax.set_title('Random Plot', fontsize = 16)
ax.set_xlabel('x', fontsize = 16)
ax.set_ylabel('y', fontsize = 16)

# ランダムな点(x,y)を1000個生成
x = np.random.rand(10000)
y = np.random.rand(10000)

# 散布図をプロット
ax.scatter(x, y, s=2, color="red")

# グラフを描画
plt.show()

散布図の実践例

　最後に、データ分析における実践的な散布図の用い方を見てみましょう。
　scikit-learn.datasets から「ボストンの住宅価格データセット」を読み込んでみます (scikit-learn は Anaconda に同梱されている機械学習用ライブラリです)。

# MATPLOTLIB_SCATTER_03

# In[1]

# ライブラリをインポート
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# scikit-learnから「ボストンの住宅価格データセット」を読み込む
from sklearn.datasets import load_boston

data = load_boston()

　load_boston には、米国のボストン市郊外の 506 の地域について、13 種類の特徴量 (犯罪発生数や不動産税率など) と、住宅価格の中央値が収められています。

# In[2]

# 特徴量(説明変数)の一覧を取得
print(data.feature_names)

['CRIM' 'ZN' 'INDUS' 'CHAS' 'NOX'
 'RM' 'AGE' 'DIS' 'RAD' 'TAX' 'PTRATIO' 'B' 'LSTAT']

# In[3]

# 特徴量(説明変数)から150個のデータを抽出
feature = data.data[0:150]

# 住宅価格(目標変数)から150個のデータを抽出
price = data.target[0:150]

# 平均部屋数(average number of rooms per dwelling)
rm = feature[:, 5]

# 低所得者の割合(lower status of the population)
lstat = feature[:, 12]

# In[4]

# FigureとAxesの設定
fig = plt.figure(figsize=(7.5, 5))
ax = fig.add_subplot(111)
ax.set_title('Boston house prices', fontsize = 15)
ax.set_xlabel('average number of rooms per dwelling', fontsize = 12)
ax.set_ylabel('lower status of the population', fontsize = 12)

# 散布図をプロット
# マーカーのサイズと色は価格に連動
ax.scatter(rm, lstat, s=np.exp(price/6),
           c=price, cmap="plasma_r", alpha=0.75)

plt.show()

# MATPLOTLIB_SCATTER_04

# In[1]

# FigureとAxes
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.grid()
ax.set_xlim(0, 10)
ax.set_ylim(-1.5, 1.5)
ax.set_title('y = sinx', fontsize = 18, pad=15)
ax.set_xlabel('x', fontsize = 16)
ax.set_ylabel('y', fontsize = 16)

# データ(x,y)を作成
x = np.linspace(0, 10, 33)
y = np.sin(x)

# 散布図をプロット
ax.plot(x, y, "o")

# グラフを描画
plt.show()