【python】matplotlibの散布図で分類別に色を変える｜カラーマップ(colormap）の使い方

tadanori

matplotlibの散布図で、データの分類毎に色を変えたいことはないでしょうか。

この記事では、散布図で点の色を変える方法を解説します。

なお、pythonのグラフ描画ではseabornを使う方法もあります。seabornについては、以下の記事も参考にしてください。

【Python】seabornチートシート（グラフサンプル、使い方を解説）

Seaborn Objectsチートシート｜グラフサンプル・使い方【Python】

Contents

はじめに
matplotlibの散布図で分類ごとに点の色を変えるには
参考：色分けはどんな時に使う？

はじめに

データ分析など行う場合に、データの分類毎に色を変えたい場合があります。ここでは、matplotlibの散布図で点の色をクラス別に変える方法のサンプルです。

matplotlibの散布図で分類ごとに点の色を変えるには

カラーマップを利用

カラーマップを利用すれば実現できます。

以下は、（x, y）をランダムに100個作成し、それぞれをクラス0,1に分け、点の色を変えてプロットする例です。

点が重なった場合にも見えるように、alpha=0.5で半透明にしています。

import matplotlib.pyplot as plt
import random
n = 100
x = [random.random() for _ in range(n)]
y = [random.random() for _ in range(n)]
cls = [random.random() >= 0.5 for _ in range(n)]
plt.scatter(x, y, c=cls, alpha=0.5)

カラーマップの種類

カラーマップは選択できます。以下は、選択できるカラーマップです（クリックで拡大します）

設定する場合は、名前を指定します。カラーマップの指定はcmapです。

import matplotlib.pyplot as plt
import random
n = 100
x = [random.random() for _ in range(n)]
y = [random.random() for _ in range(n)]
cls = [random.random() >= 0.5 for _ in range(n)]
plt.scatter(x, y, c=cls, alpha=0.5, cmap="plasma")
plt.show()

グラデーション系を使う場合は、0が白になるので、少し工夫します。具体的には、clsの0を別の値に書き換えます。下の例では0を0.5に置き換えています。ただ、このままだと、値の範囲で自動的に調整が行われるので、vmax, vminで値の範囲を調整しています。

import matplotlib.pyplot as plt
import random
n = 100
x = [random.random() for _ in range(n)]
y = [random.random() for _ in range(n)]
cls = [1if random.random()>=0.5 else 0.5  for _ in range(n)]
plt.scatter(x, y, c=cls, alpha=1, vmin=0, vmax=1, cmap="YlOrRd")
plt.show()

カラーマップの確認方法

Google Colabの場合、以下のコードをセルで実行することでカラーマップを確認できます

import matplotlib.pyplot as plt
cmap = plt.get_cmap("plasma")
cmap

任意の色を設定したい場合

cmap='xxx'と指定した場合は自動で色が選択されてしまいます。任意の色をつけたい場合はすこし面倒ですが以下のようなコードで行うことができます。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import random
n = 100
x = np.random.rand(n)
y = np.random.rand(n)
cls = np.random.rand(n) >= 0.5

cmap = plt.get_cmap("tab10")

plt.scatter(x[cls==True], y[cls==True], c=cmap(0), alpha = 0.5)
plt.scatter(x[cls==False], y[cls==False], c=cmap(1), alpha = 0.5)
plt.show()

まず、x, y, clsをnumpy.random.rand(n)で作成しています。

cmap=plt.get_cmap("tab10")で以下のカラーマップを取得しています。

plt.scatterでは、cls==Trueとcls==Falseのそれぞれを個別にプロットしています。ここでc=cmap(0), c=cmap(1)とすることで、カラーマップの０番目の色と１番目の色を選択しています。ここは、ダイレクトにR, G, Bなどを指定してもOKです。

このように、条件に合う点だけを抜き出して、個別にプロットすることで好きな色をつけることが可能です。