scatter【散布図】

メモ ( 基本 マーカーの指定方法 凡例の指定方法 データの指定方法 関連設定 ) 構文 設定・グラフパーツ 例

メモ

scatterのサンプル

基本

〔 例 〕
  • 座標・マーカー(スタイル等)を指定
  • マーカーのサイズと色が同じ場合、plot【折れ線グラフ】の方が高速

マーカーの指定方法

〔 例 〕

凡例の指定方法

〔 例 〕
  • 手動作成
    • scatter【散布図】呼び出し毎に label【凡例ラベル】を指定
    • legend【凡例 設定】
  • 自動作成 (色 または サイズで分類)
    • scatter【散布図】の戻り値 (PathCollection) の legend_elements【凡例項目作成】3.1 で凡例項目を自動作成
    • legend【凡例 設定】(上記戻り値を指定)
      複数凡例：add_artist【アーティスト追加】

データの指定方法

〔 例 〕

関連設定

〔 例 〕

構文

matplotlib.pyplot.scatter(
    x (データｘ座標)※data,
    y (データｙ座標)※data,
    s (マーカーサイズ)※data =None,
    c (マーカー色)※data =None,
    marker (マーカースタイル)=None,
    cmap (カラーマップ)=None,
    norm (正規化)=None,
    vmin (正規化の最小値)=None,
    vmax (正規化の最大値)=None,
    alpha (アルファ値)=None,
    *, 3.4
    linewidths (マーカー外枠の幅)※data =None,
    verts (マーカー頂点)3.23.4=None,
    edgecolors (マーカー外枠の色)※data =None,
    *, 3.4
    plotnonfinite (bool：有限値以外の描画有無)3.1 =False,
    data (ラベル名指定データ)=None,
    **kwargs (その他プロパティ)(※data))

matplotlib.axes.Axes.scatter(同上)

戻り値PathCollection

x (float | 配列形式 | shape(n,))※dataデータのｘ座標
y (float | 配列形式 | shape(n,))※dataデータのｙ座標
s (float | 配列形式 | shape(n,))※dataマーカーサイズ (ポイント単位2)
    省略：rcParams['lines.markersize']2
c (配列形式 | list(color【色定義】)| color【色定義】)※dataマーカー色
    省略：color【各種色】・facecolor・facecolors【塗りつぶし色】を使用 (省略：rcParams["axes.prop_cycle"])
    下記指定
    ・カラーマップ番号のスカラー・シーケンス
    ・２次元配列 (行：RGB または RGBA)
    ・color【色定義】のシーケンス
    ・color【色定義】の文字列
marker (str | MarkerStyle)マーカースタイル (詳細：マーカー定義 の マーカースタイル )
    省略：rcParams["scatter.marker"] (デフォルト：'o')
cmap (str | Colormap)カラーマップ (c【マーカー色】がfloat配列の場合のみ有効)
    省略：rcParams["image.cmap"] (デフォルト：'viridis')
norm (Normalize)正規化 (c【マーカー色】がfloat配列の場合のみ有効)
    省略：colors.Normalize
vmin (float | None)正規化の最小値
vmax (float | None)正規化の最大値
alpha (float | None)アルファ値 (0：透明 ～ 1：不透明)
linewidths (float | 配列形式) キーワード引数3.4※dataマーカー外枠の幅 (Collection.linewidths 参照)
    省略：rcParams["lines.linewidth"] (デフォルト：1.5)
verts3.23.4マーカー頂点 (marker 省略時)
edgecolors (str | color【色定義】 | color【色定義】のシーケンス) キーワード引数3.4※dataマーカー外枠の色 (Collection.edgecolors 参照)
    省略：rcParams["scatter.edgecolors"] (デフォルト：'face')
    下記指定
    ・'face'：facecolor【塗りつぶし色】使用
    ・'none'：なし
    ・color【色定義】
    ・color【色定義】のシーケンス
plotnonfinite (bool) キーワード引数3.1有限値以外の描画有無
data (キーワード引数)ラベル名指定データ (※data：ラベル名指定可・詳細は、データの指定方法 参照・下記が対象)
    ・x (データのｘ座標)
    ・y (データのｙ座標)
    ・s (マーカーサイズ)
    ・c (マーカー色)
    ・linewidths (マーカー外枠の幅)
    ・edgecolors (マーカー外枠の色)
    ・facecolor・facecolors (塗りつぶし色)
    ・color (各種色)
kwargs (可変長キーワード引数)Collection【コレクション】のプロパティ

Collection【コレクション】のプロパティ

親：matplotlib.artist.Artist ・ matplotlib.cm.ScalarMappable
プロパティ型デフォルト●設定●取得備考
agg_filtercallable●●agg フィルター
alpha●●アルファ値 (0：透明 ～ 1：不透明)
animatedbool●●アニメーション使用の有無
antialiased
antialiaseds
aa 3.1		bool
list( bool )		rcParams["patch.antialiased"]：True■●○アンチエイリアス処理の有無
capstyleCapStyle 3.4
str		rcParams["patch.capstyle"]■●●線端スタイル
スタイル備考
'butt'
_enums.CapStyle.butt		butt
'projecting'
_enums.CapStyle.projecting		projecting
'round'
_enums.CapStyle.round		round
clim●●
clip_boxclipbox●●
clip_on●●
clip_path●●
cmapColormaprcParams["image.cmap"]：'viridis'■●●カラーマップ
color●○各種色 (edgecolor【外枠の色】・facecolor【塗りつぶし色】)
contains 3.3callable●●ピッカーイベント (参照：picker【ピッカーイベント】)
edgecolor
edgecolors
ec 3.1		color【色定義】
list( color【色定義】)
'face'：塗りつぶし色		rcParams["patch.edgecolor"]：'black'■●●外枠・塗りつぶしパターンの色
facecolor
facecolors
fc 3.1		color【色定義】
list( color【色定義】)
'none'		rcParams["patch.facecolor"]：'C0'■●●塗りつぶし色
figureFigure●●所属フィギュア
fillbool○●塗りつぶしの有無
gidstr●●グループId (識別子として利用可)
hatchstr■●●塗りつぶしパターン (繰り返しで高密度 / 組合せ可)
パターン備考
'/'斜線 (左下がり)
'\'斜線 (右下がり)
'|'垂直線
'-'平行線
'+'格子
'x'斜め格子
'o' (小文字オー)円 (小)
'O' (大文字オー)円 (大)
'.' (ドット)ドット
'*'星印
in_layoutbool●●レイアウト計算に含めるか否か
joinstyleJoinStyle 3.4
str		rcParams["patch.joinstyle"]■●●結合スタイル
スタイル備考
'bevel'
_enums.JoinStyle.bevel		bevel
'miter'
_enums.JoinStyle.miter		miter
'round'
_enums.JoinStyle.round		round
labelobject●●凡例ラベル (アンダースコアで始まるラベルは対象外)
linestyle
linestyles
ls 3.1
dashes		str
(offset, on-off-seq)
上記の list		'solid'■●●線種
スタイル備考
'-' (ダッシュ)
'solid'		solid実線
'--' (ダブルダッシュ)
'dashed'		dashed破線
'-.'
'dashdot'		dashdot一点鎖線
':' (コロン)
'dotted'		dotted点線
(offset, on-off-seq)例
(offset, on-off-seq)		ユーザ定義
offset：開始位置オフセット
on-off-seq：線のありなしの対
例：二点鎖線
(0, (6.5, 1.5, 1, 1.5, 1, 1.5))
linewidth
linewidths
lw 3.1		float
list( float )		rcParams["patch.linewidth"]：1.0■●●外枠の幅
normNormalizeNone■●○正規化
offset_position 3.3str'screen'■●●オフセット座標系
値備考
'screen'スクリーン座標
'data'データ座標
offset_transform○●
offsets(float, float)
上記の list		(0, 0)■●●
path_effectsAbstractPathEffect○●
paths●●
pickerNone
bool
float
callable		None●●None：ピッカーイベントなし
bool：ピッカーイベント有無
float：ピッカー有効半径
callable：ピッカーイベント hit(bool), props(dict) = picker(artist, mouseevent)
pickradiusfloat5.0■●●ピッカー有効半径
(≦ 0：パス内 / 0＜：２倍の範囲)
rasterizedbool●●ラスタライズ(ビットマップ) 描画の強制有無
sketch_params●●
snapbool
None		●●スナップ (ピクセル位置補正) の有無
(Agg・MacOSX バックエンドのみサポート)
transformTransform●●
transOffsetTransformIdentityTransform■○
urlslist( str )None■●●ハイパーリンクURL (SVG のみ対応)
visiblebool●●表示有無
zorderfloat●●Zオーダー (大きい方が手前)

設定・グラフパーツ

設定・グラフパーツ の抜粋〔 例 〕

pyplot.axes.Axes.その他
タイトルsuptitle【タイトル設定 (全体)】
title【タイトル設定】		set_title【タイトル設定】
get_title【タイトル取得】
Axes3D.set_title【タイトル設定】		figure.Figure.suptitle【タイトル設定 (全体)】
figure.SubFigure.suptitle
凡例legend【凡例 設定】3.5 / 3.7 / 3.8
quiverkey【ベクトルの凡例 追加】		figure.Figure.legend【凡例 設定 (全体)】3.7 / 3.8
PathCollection.legend_elements【凡例項目作成】
get_legend【凡例 取得】
get_legend_handles_labels【凡例 取得 (ハンドル・ラベル)】
軸ラベルxlabel【ｘ軸ラベル 設定】3.3
ylabel【ｙ軸ラベル 設定】3.3		set_xlabel【ｘ軸ラベル 設定】3.3
set_ylabel【ｙ軸ラベル 設定】3.3
Axes3D.set_zlabel【ｚ軸ラベル 設定】
get_xlabel【ｘ軸ラベル 取得】
get_ylabel【ｙ軸ラベル 取得】
Axes3D.get_zlabel【ｚ軸ラベル 取得】		figure.Figure.supxlabel【ｘ軸ラベル(全体) 設定】3.43.6
figure.Figure.supylabel【ｙ軸ラベル(全体) 設定】3.43.6
figure.SubFigure.supxlabel
figure.SubFigure.supylabel
projections.polar.PolarAxes.set_rlabel_position【半径ラベルのシータ位置設定】
clabel【等高線ラベル 設定】
bar_label【バーラベル】3.43.7
グリッド線grid【グリッド線 設定】3.5grid【グリッド線 設定】3.5
get_xgridlines【ｘ軸グリッド線 取得】
get_ygridlines【ｙ軸グリッド線 取得】
(Axes3D.grid【3Dグリッド線 取得・設定】)
Axes3D.get_zgridlines【ｚ軸グリッド線 取得】		axis.Axis.grid【軸グリッド線 設定】3.5
axis.Axis.get_gridlines【軸グリッド線 取得】
triplot【三角形分割】
rgrids【放射状グリッド線 取得・設定】
thetagrid【放射状シータグリッド線 取得・設定】		projections.polar.PolarAxes.set_rgrids【放射状グリッド線 設定】
projections.polar.PolarAxes.set_thetagrid【放射状シータグリッド線 設定】
表示範囲xlim【ｘ軸表示範囲 取得・設定】
ylim【ｙ軸表示範囲 取得・設定】
axis【表示範囲等 取得・設定】3.1～3.4 / 3.7		set_xlim【ｘ軸表示範囲 設定】3.1 / 3.6
set_ylim【ｙ軸表示範囲 設定】3.1 / 3.6
get_xlim【ｘ軸表示範囲 取得】
get_ylim【ｙ軸表示範囲 取得】
axis【表示範囲等 取得・設定】3.1～3.4 / 3.7		projections.polar.PolarAxes.set_rlim【極座標範囲 設定】
Axes3D.set_xlim【3D ｘ軸表示範囲 設定】
Axes3D.set_xlim3d【3D ｘ軸表示範囲 設定】
Axes3D.set_ylim【3D ｙ軸表示範囲 設定】
Axes3D.set_ylim3d【3D ｙ軸表示範囲 設定】
Axes3D.set_zlim【3D ｚ軸表示範囲 設定】
Axes3D.set_zlim3d【3D ｚ軸表示範囲 設定】
Axes3D.get_xlim3d【3D ｘ軸表示範囲 取得】
Axes3D.get_ylim3d【3D ｙ軸表示範囲 取得】
Axes3D.get_zlim3d【3D ｚ軸表示範囲 取得】
データ上限・下限set_xbound【ｘ軸データ上限・下限 設定】
set_ybound【ｙ軸データ上限・下限 設定】
get_xbound【ｘ軸データ上限・下限 取得】
get_ybound【ｙ軸データ上限・下限 取得】		projections.polar.PolarAxes.set_rmax【極座標上限 設定】
projections.polar.PolarAxes.set_rmin【極座標下限 設定】
目盛りxticks【ｘ軸目盛り (ラベル) 取得・設定】3.6
yticks【ｙ軸目盛り (ラベル) 取得・設定】3.6
locator_params【目盛り制御】
minorticks_on
minorticks_off
ticklabel_format【目盛りフォーマット設定 (指数形式)】
tick_params【目盛り・グリッド線 外観変更】		set_xticks【ｘ軸目盛り 設定】3.2 / 3.5
set_yticks【ｙ軸目盛り 設定】3.2 / 3.5
Axes3D.set_zticks【ｚ軸目盛り 設定】
set_xticklabels【ｘ軸目盛りラベル 設定】3.3 / 3.5
set_yticklabels【ｙ軸目盛りラベル 設定】3.3 / 3.5
Axes3D.set_zticklabels【ｚ軸目盛りラベル 設定】
get_xticks【ｘ軸目盛り 取得】3.2
get_yticks【ｙ軸目盛り 取得】3.2
Axes3D.get_zticks【ｚ軸目盛り 取得】
get_xticklabels【ｘ軸目盛りラベル 取得】3.3 / 3.6
get_yticklabels【ｙ軸目盛りラベル 取得】3.3 / 3.6
Axes3D.get_zticklabels【ｚ軸目盛りラベル 取得】
get_xmajorticklabels【ｘ軸目盛りラベル 取得 (主)】3.3 / 3.6
get_ymajorticklabels【ｙ軸目盛りラベル 取得 (主)】3.3 / 3.6
get_xminorticklabels【ｘ軸目盛りラベル 取得 (補助)】3.3 / 3.6
get_yminorticklabels【ｙ軸目盛りラベル 取得 (補助)】3.3 / 3.6
get_xticklines
get_yticklines
xaxis_date
yaxis_date
minorticks_on
minorticks_off
ticklabel_format【目盛りフォーマット設定 (指数形式)】
tick_params【目盛り・グリッド線 外観変更】
locator_params【目盛り制御】
fmt_xdata
fmt_ydata		ticker【目盛りモジュール】
axis.Axis.set_ticks【目盛り 設定】
axis.Axis.set_ticklabels【目盛りラベル 設定】
axis.Axis.set_tick_params【目盛り・グリッド線 外観変更】
axis.XAxis.set_ticks_position【ｘ軸目盛り位置 設定】
axis.YAxis.set_ticks_position【ｙ軸目盛り位置 設定】
Axes3D.locator_params【目盛り制御】
axis.Axis.set_major_formatter【フォーマッタ設定 (主)】
axis.Axis.set_minor_formatter【フォーマッタ設定 (補助)】
axis.Axis.set_major_locator【ロケータ設定 (主)】
axis.Axis.set_minor_locator【ロケータ設定 (補助)】
axis.Axis.get_ticklabels【目盛りラベル取得】
axis.Axis.get_majorticklabels【目盛りラベル取得 (主)】
axis.Axis.get_minorticklabels【目盛りラベル取得 (補助)】
axis.Axis.get_major_formatter【フォーマッタ取得 (主)】
axis.Axis.get_minor_formatter【フォーマッタ取得 (補助)】
axis.Axis.get_ticklocs
axis.Axis.get_major_locator【ロケータ取得 (主)】
axis.Axis.get_minor_locator【ロケータ取得 (補助)】
figure.Figure.autofmt_xdate【ｘ軸日付目盛りラベル回転】
axis.Axis.get_tick_params【目盛り・グリッド線 外観取得】3.7
直線
範囲		axhline【水平線 (単一)】3.9
axvline【垂直線 (単一)】
hlines【水平線 (複数)】3.3
vlines【垂直線 (複数)】3.3
axhspan【水平範囲】3.9
axvspan【垂直範囲】3.9
axline【直線】3.3

例

基本

scatterのサンプル画像

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 初期設定
fig, axs = plt.subplots(
    1, 2,
    figsize=(6, 3),
    tight_layout=True,
)
N = 10
SIZE = 100

# 散布図 (左)
axs[0].scatter(
    np.random.rand(N),
    np.random.rand(N),
    SIZE,
)
axs[0].scatter(
    np.random.rand(N),
    np.random.rand(N),
    SIZE,
)
axs[0].scatter(
    np.random.rand(N),
    np.random.rand(N),
    SIZE,
)

# 散布図 (右)
axs[1].scatter(
    np.random.rand(N),
    np.random.rand(N),
    SIZE,
    c='red',
    marker='o',
)
axs[1].scatter(
    np.random.rand(N),
    np.random.rand(N),
    SIZE,
    c='green',
    marker='s',
)
axs[1].scatter(
    np.random.rand(N),
    np.random.rand(N),
    SIZE,
    c='blue',
    marker='D',
)

# 表示
plt.show()

マーカーの指定方法

scatterのサンプル画像

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 初期設定
plt.rcParams['font.family'] = 'sans-serif'
plt.rcParams['font.sans-serif'] = \
    ['Yu Gothic', 'Hiragino Maru Gothic Pro', 'Noto Sans CJK JP']
fig, axs = plt.subplots(
    1, 3,
    figsize=(9, 3),
    tight_layout=True,
)
N = 10

# 色・マーカースタイル・アルファ値
SIZE_0 = 100
ALPHA = 0.3
axs[0].set_title('色・マーカースタイル・アルファ値')
axs[0].scatter(
    np.random.rand(N), np.random.rand(N),
    s=SIZE_0,
    c='red',
    marker='o',
    alpha=ALPHA,
)
axs[0].scatter(
    np.random.rand(N), np.random.rand(N),
    s=SIZE_0,
    c='green',
    marker='s',
    alpha=ALPHA,
)
axs[0].scatter(
    np.random.rand(N), np.random.rand(N),
    s=SIZE_0,
    c='blue',
    marker='D',
    alpha=ALPHA,
)

# 外枠の幅・外枠の色・線種
SIZE_1 = 400
LINE_WIDTH_1 = 2
axs[1].set_title('外枠の幅・外枠の色・線種')
axs[1].scatter(
    np.random.rand(N), np.random.rand(N),
    s=SIZE_1,
    linewidth=LINE_WIDTH_1,
    edgecolor='red',
    linestyle='--',
)
axs[1].scatter(
    np.random.rand(N), np.random.rand(N),
    s=SIZE_1,
    linewidth=LINE_WIDTH_1,
    edgecolor='green',
    linestyle='-.',
)
axs[1].scatter(
    np.random.rand(N), np.random.rand(N),
    s=SIZE_1,
    linewidth=LINE_WIDTH_1,
    edgecolor='blue',
    linestyle=':',
)

# 中抜き・白抜き
SIZE_2 = 100
LINE_WIDTH_2 = 2
axs[2].set_title('中抜き・白抜き')
axs[2].set_facecolor('lightgray')
axs[2].scatter(
    np.random.rand(N), np.random.rand(N),
    s=SIZE_2,
    c='none',
    linewidth=LINE_WIDTH_2,
    edgecolor='red',
)
axs[2].scatter(
    np.random.rand(N), np.random.rand(N),
    s=SIZE_2,
    c='white',
    linewidth=LINE_WIDTH_2,
    edgecolor='green',
)

# 表示
plt.show()

凡例の指定方法

scatterのサンプル画像

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 初期設定
plt.rcParams['font.family'] = 'sans-serif'
plt.rcParams['font.sans-serif'] = \
    ['Yu Gothic', 'Hiragino Maru Gothic Pro', 'Noto Sans CJK JP']
fig, axs = plt.subplots(
    2, 2,
    figsize=(8, 6),
    tight_layout=True,
)

# 手動作成
axs[0, 0].set_title('手動作成')
x1 = np.random.rand(5)
y1 = np.random.rand(5)
axs[0, 0].scatter(x1, y1, 100, label='Data1')
x2 = np.random.rand(5)
y2 = np.random.rand(5)
axs[0, 0].scatter(x2, y2, 100, label='Data2')
x3 = np.random.rand(5)
y3 = np.random.rand(5)
axs[0, 0].scatter(x3, y3, 100, label='Data3')
axs[0, 0].legend(title='凡例', loc=(1.1, 0))

# 自動作成 (colors)
N_1 = 15
axs[0, 1].set_title('自動作成 (colors)')
x = np.random.rand(N_1)
y = np.random.rand(N_1)
color = np.random.randint(1, 5, size=N_1)
scatter = axs[0, 1].scatter(x, y, s=100, c=color)
handles, labels = scatter.legend_elements(prop='colors')
axs[0, 1].legend(
    handles,
    labels,
    title='colors',
    loc=(1.1, 0),
)

# 自動作成 (sizes)
N_2 = 15
axs[1, 0].set_title('自動作成 (sizes)')
x = np.random.rand(N_2)
y = np.random.rand(N_2)
size = np.random.randint(25, 225, size=N_2)
scatter = axs[1, 0].scatter(x, y, s=size)
handles, labels = scatter.legend_elements(prop='sizes')
axs[1, 0].legend(
    handles,
    labels,
    title='sizes',
    loc=(1.1, 0),
)

# 自動作成 (colors・sizes)
N_3 = 20
axs[1, 1].set_title('自動作成 (colors・sizes)')
x = np.random.rand(N_3)
y = np.random.rand(N_3)
size = np.random.randint(25, 225, size=N_3)
color = np.random.randint(1, 5, size=N_3)
scatter = axs[1, 1].scatter(x, y, s=size, c=color)
legend_3 = axs[1, 1].legend(
    *scatter.legend_elements(prop='colors'),
    title="colors",
    loc=(1.1, 0.5),
)
axs[1, 1].add_artist(legend_3)
axs[1, 1].legend(
    *scatter.legend_elements(prop='sizes', num=5),
    title='sizes',
    loc=(1.1, 0),
)

# 表示
plt.show()

データの指定方法

scatterのサンプル画像

import matplotlib.pyplot as plt

# 初期設定
plt.rcParams['font.family'] = 'sans-serif'
plt.rcParams['font.sans-serif'] = \
    ['Yu Gothic', 'Hiragino Maru Gothic Pro', 'Noto Sans CJK JP']
fig, axs = plt.subplots(
    1, 2,
    figsize=(6, 3),
    tight_layout=True,
)

# 通常指定
axs[0].set_title('通常指定')
axs[0].scatter(
    [1, 2, 3, 4],
    [1, 2, 3, 4],
    [100, 200, 300, 400],
    ['red', 'green', 'blue', 'cyan'],
)

# ラベル名指定
axs[1].set_title('ラベル名指定')
axs[1].scatter(
    'data_x',
    'data_y',
    'data_s',
    'data_c',
    data={
        'data_x': [1, 2, 3, 4],
        'data_y': [1, 2, 3, 4],
        'data_s': [100, 200, 300, 400],
        'data_c': ['red', 'green', 'blue', 'cyan'],
    },
)

# 表示
plt.show()

設定・グラフパーツ

scatterのサンプル画像

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 初期設定
plt.rcParams['font.family'] = 'sans-serif'
plt.rcParams['font.sans-serif'] =\
    ['Yu Gothic', 'Hiragino Maru Gothic Pro', 'Noto Sans CJK JP']
fig, axs = plt.subplots(
    1, 2,
    figsize=(6, 3),
    tight_layout=True,
)
plt.suptitle('suptitle【タイトル (全体)】')

# 散布図 (左)
axs[0].scatter(
    np.random.rand(5), np.random.rand(5),
    200,
)
axs[0].scatter(
    np.random.rand(5), np.random.rand(5),
    200,
)
axs[0].scatter(
    np.random.rand(5), np.random.rand(5),
    200,
)
# タイトル設定
axs[0].set_title('title【タイトル設定】')
# グリッド
axs[0].grid()
# 表示範囲 設定
axs[0].set_xlim(-0.1, 1.1)
axs[0].set_ylim(-0.1, 1.1)
# 目盛り設定
axs[0].set_xticks([0, 0.5, 1])
axs[0].set_yticks([0, 0.5, 1])

# 散布図 (右)
axs[1].scatter(
    np.random.rand(5), np.random.rand(5),
    100,
    label='Data1',
)
axs[1].scatter(
    np.random.rand(5), np.random.rand(5),
    100,
    label='Data2',
)
axs[1].scatter(
    np.random.rand(5), np.random.rand(5),
    100,
    label='Data3',
)
# タイトル設定
axs[1].set_title('title【タイトル設定】')
# 凡例
axs[1].legend(title='凡例', bbox_to_anchor=(1, 0.5))
# 表示範囲 設定
axs[1].set_xlim(-0.1, 1.1)
axs[1].set_ylim(-0.1, 1.1)
# 目盛り設定
axs[1].set_xticks([0, 0.5, 1])
axs[1].set_yticks([0, 0.5, 1])
# 目盛りラベル設定
axs[1].set_xticklabels(['X0', 'X1', 'X2'])
axs[1].set_yticklabels(['Y0', 'Y1', 'Y2'])
# 水平線・垂直線 追加
axs[1].axhline(0.5)
axs[1].axvline(0.5)

# 表示
plt.show()