サイズバリエーションを持った散布図

散布図をリッチにする

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Pythonを使えば，様々な可視化ができる．

今回は散布図をリッチにするためにカラーバリエーションとプロットのサイズを追記できるコードを学んだ．これによりデータの多次元的な分析が可能になる．

# 2D散布図とカラーバリエーション
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# データを生成する。
np.random.seed(0)  # 乱数の種を固定し、結果が再現可能になるようにする。
x = np.random.rand(100)  # x軸のデータをランダムに生成する。
y = np.random.rand(100)  # y軸のデータをランダムに生成する。
colors = np.random.rand(100)  # 各点の色を決定するためのデータをランダムに生成する。
sizes = 1000 * np.random.rand(100)  # 各点のサイズを決定するためのデータをランダムに生成する。

# 図のサイズを設定し、散布図を描画する。
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.scatter(x, y, c=colors, s=sizes, alpha=0.5, cmap='viridis')  # 各点のx, yの位置、色（c）、サイズ（s）を指定して散布図を描く。
plt.colorbar()  # カラーバーを追加し、色の値がどの範囲を表すか示す。
plt.xlabel('X Axis')  # x軸のラベルを設定する。
plt.ylabel('Y Axis')  # y軸のラベルを設定する。
plt.title('2D Scatter Plot with Color Variation')  # 図のタイトルを設定する。
plt.show()  # 図を表示する。