Pythonにおけるscatter()の利用方法を現役エンジニアが解説【初心者向け】

Pythonにおけるscatter()の利用方法について、TechAcademyのメンター（現役エンジニア）が実際のコードを使用して、初心者向けに解説します。

Pythonについてそもそもよく分からないという方は、Pythonとは何なのか解説した記事を読むとさらに理解が深まります。

 

なお本記事は、TechAcademyのオンラインブートキャンプ、Python講座の内容をもとに紹介しています。

 

この記事では、Pythonのmatplotlibライブラリに付属するscatter()関数について解説します。

scatter()とは？

scatterというのはPythonにおいて、グラフなどを描画する際に非常に便利なmatplotlibと呼ばれるライブラリに付属している散布図というグラフを描画するための関数です。

散布図というのは、次のようなものです。

横軸と縦軸に別のデータを指定して、それぞれの位置に点を打ったものが散布図です。このようにデータを可視化することはデータ分析の基本です。

scatter()の使い方

scatter()関数の使い方は次のようになります。scatter()には複数の引数がありますが、最低限押さえておくべきは、縦軸のデータzと横軸のデータyの主に2つで、次のように記述します。

scatter(横軸のデータx, 縦軸のデータy)

他の引数には、点のサイズを指定するsや、点の色を指定するc、形を指定するmarkerなどいろんなオプションがありますが、基本的には上で挙げたxとyで十分です。

 

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scatter()を利用して散布図を描画してみよう

では、実際にscatter()関数を使って散布図を描画してみましょう。今回は、データ分析で非常に便利なjupyterノートブックと呼ばれるツールを使ってコードを実行していきます。インストールしていない方は、次の記事を読んでインストールしてから実行してください。

関連記事：データ分析で欠かせない！Jupyter Notebookの使い方【初心者向け】

散布図のデータとして使用するのは、機械学習のチュートリアルなどでよく使われる「アイリスデータセット」です。アイリスというのはアヤメという花の英語名で、データにはがく(sepal)の長さと幅、花びら(petal)の長さと幅が順番に入っています。この4つの特徴のうち、がくの長さと幅を散布図にします。

アイリスデータセットはscikit-learnというライブラリから読み込むので、scikit-learnをまだインストールしていない場合は、

pip install scikit-learn

を実行してから行ないましょう。

散布図を描くプログラムは以下のようになります。

from sklearn.datasets import load_iris　　#アイリスデータを読み込むための関数をインポート

import matplotlib.pyplot as plt　　#matplotlibのインポート

iris_dataset = load_iris().data　　#アイリスデータを読み込み

x = iris_dataset[:,0]　　#sepal length
y = iris_dataset[:,1]　　#sepal width

plt.scatter(x,y)　　#データのプロット

plt.xlabel(‘sepal length’)　　#横軸ラベルの設定

plt.ylabel(‘sepal width’)　　#縦軸ラベルの設定

plt.title(‘iris_data’)　　#タイトルの設定

plt,show()　　#グラフの表示

このプログラムを順番に実行していくと、次のような画像が得られると思います。

scatter()に渡すデータを変更することで、好きな散布図を描くことができます。以上、この記事ではPythonで散布図を描くためのsatter() 関数について解説しました。matplotlibでは他にも様々なグラフを描くことができるので調べてみると良いでしょう。

監修してくれたメンター

メンターOS AIプログラミングを使って開発を行う。 プログラミング歴は約3年でPythonは割と得意。好きな物理理論は一般相対性理論で動物も好き。

 

 

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