PythonのデータビジュアライゼーションライブラリであるMatplotlibでは、グラフの色をカスタマイズすることが可能です。特に、デフォルトの色設定を変更することで、視覚的にわかりやすいグラフを作成することができます。
Matplotlibのデフォルト色
Matplotlibでグラフを描画する際、色は自動的に割り当てられます。デフォルトの色は、次のような順序で変化します: 青→オレンジ→緑→赤→紫→茶→ピンク→灰→オリーブ→シアン。これらの色の順序は「カラーサイクル」と呼ばれます。
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams["axes.prop_cycle"]
上記のコードを実行すると、デフォルトのカラーサイクルが表示されます。
カラーサイクルの変更
カラーサイクルは、plt.rcParams["axes.prop_cycle"]を変更することで、カスタマイズすることが可能です。
plt.rcParams["axes.prop_cycle"] = plt.cycler("color", plt.get_cmap("カラーマップ名").colors)
上記のコードで、カラーサイクルを変更することができます。
色の指定
Matplotlibでは、色を指定するために"tab:色名"という形式を使用します。例えば、"tab:blue"や"tab:green"のような形式です。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
data = np.linspace(0,1,100)
plt.plot(data, np.sin(2*np.pi * data), color="tab:green", label="plot1")
plt.plot(data, np.sin(0.5 * np.pi + 2*np.pi * data), color="tab:orange", label="plot2")
plt.legend()
plt.grid()
plt.show()
上記のコードでは、一つ目のプロットに"tab:green"、二つ目のプロットに"tab:orange"を指定しています。
このように、Matplotlibを使ってPythonでグラフを描画する際には、色のカスタマイズが可能です。視覚的にわかりやすいグラフを作成するために、色の指定やカラーサイクルの変更を活用してみてください。.