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matplotlibで複数のグラフを重ねて表示させる場合に実行順序による違いをなくしたい(データの偏りがあるならば見えるようにし、ないならばないようにしたい)

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kimtakuya_

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前提・実現したいこと

matplotlibを使ってグラフを書いていますが、plotを実行する順によってイメージが大きく変わってしまい困っています。下の図のようにplotを2回呼び出した場合あとで呼び出したもののほうが強く表示されるためデータが偏って見えてしまいます。何か対策はあるでしょうか?

該当のソースコード

import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use('ggplot')
A=np.random.random((100,2))
# 順番1
plt.figure()
plt.scatter(A[:50,0],A[:50,1],alpha=0.5)
plt.scatter(A[:,0],A[:,1],alpha=0.5)
plt.show()

# 順番2(反転)
plt.figure()
plt.scatter(A[:,0],A[:,1],alpha=0.5)
plt.scatter(A[:50,0],A[:50,1],alpha=0.5)
plt.show()


[画像が分かりづらかったので削除(下に修正後の画像を追加)]

試したこと

[追記]
自分で試したところ、プロットする点を小さくすれば良いとわかったので、修正後のコードを載せておきます

import matplotlib.pyplot as plt
import random
plt.style.use('ggplot')
sample_size=1000
A=np.random.random((sample_size,2))
B=np.random.random((sample_size,2))
# 順番1
plt.figure(figsize=(2,2))
plt.scatter(A[:,0],A[:,1],alpha=0.5,c='red')
plt.scatter(B[:,0],B[:,1],alpha=0.5,c='blue')
plt.title('fig.1')
plt.show()

# 順番2(反転)
plt.figure(figsize=(2,2))
plt.scatter(A[:,0],A[:,1],alpha=0.5,c='blue')
plt.scatter(B[:,0],B[:,1],alpha=0.5,c='red')
plt.title('fig.2')
plt.show()

# 対策1
# サンプル数を減らす
# めんどくさい
plt.figure(figsize=(2,2))

for i in range(2):
    indices=random.sample(range(sample_size),int(sample_size/10))
A_part=A[indices]
B_part=B[indices]
plt.scatter(A_part[:,0],A_part[:,1],alpha=0.5,c='red')
plt.scatter(B_part[:,0],B_part[:,1],alpha=0.5,c='blue')
plt.title('fig.3')
plt.show()

# 対策2交互にプロットする
# 時間がかかりすぎる
plt.figure(figsize=(2,2))
for i in range(sample_size):
#for i in range(int(sample_size/100)):
    plt.scatter(A[i,0],A[i,1],alpha=0.5,c='blue')
    plt.scatter(B[i,0],B[i,1],alpha=0.5,c='red')
plt.title('fig.4')
plt.show()

# 対策3 図を大きくする、点を小さくする
plt.figure(figsize=(4,4))
plt.scatter(A[:,0],A[:,1],alpha=0.5,c='blue',s=5)
plt.scatter(B[:,0],B[:,1],alpha=0.5,c='red',s=5)
plt.title('fig.5')
plt.show()


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回答 1

checkベストアンサー

+1

プロットするときの色とプロットの表示順を固定すればいいと思います。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
plt.style.use('ggplot')
A=np.random.random((100,2))
# 順番1
plt.figure()
plt.scatter(A[:50,0],A[:50,1],alpha=0.5, c="red", zorder=1)
plt.scatter(A[:,0],A[:,1],alpha=0.5, c="green", zorder=2)
plt.show()

# 順番2(反転)
plt.figure()
plt.scatter(A[:,0],A[:,1],alpha=0.5, c="green", zorder=2)
plt.scatter(A[:50,0],A[:50,1],alpha=0.5, c="red", zorder=1)
plt.show()

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