MatplotlibはPythonの強力なデータビジュアライゼーションライブラリで、デフォルトの色設定があります。これらの色は、グラフの要素に対して自動的に適用されます。例えば、複数の系列を1枚のグラフに描画した後、その中の一部だけを別の切り口で描画するときなどに便利です。
Matplotlibのデフォルトカラーは、以下のように指定することができます。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# Set the default color cycle
mpl.rcParams['axes.prop_cycle'] = mpl.cycler(color=["r", "k", "c"])
x = np.linspace(0, 20, 100)
このコードでは、デフォルトの色サイクルを赤（”r”）、黒（”k”）、シアン（”c”）に設定しています。
また、Matplotlibのデフォルトカラーは、以下のような色名で指定することもできます。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fig, ax = plt.subplots()
data = np.linspace(0,1,100)
ax.plot(data, np.sin(2*np.pi * data), color="tab:green", label="plot1")
ax.plot(data, np.sin(0.5 * np.pi + 2*np.pi * data), color="tab:orange", label="plot2")
ax.legend()
ax.grid()
このコードでは、”tab:green”と”tab:orange”を指定しています。
さらに、以下のコードを使用すると、各デフォルトカラーの実際の16進カラーコードを表示することができます。
import matplotlib.pyplot as plt
#display hex color codes
print(plt.rcParams['axes.prop_cycle'].by_key()['color'])
# ['#1f77b4', '#ff7f0e', '#2ca02c', '#d62728', '#9467bd', '#8c564b', '#e377c2', '#7f7f7f', '#bcbd22', '#17becf']
このように、PythonとMatplotlibを使用すると、データビジュアライゼーションにおける色の管理とカスタマイズが容易になります。これらの知識を活用して、より鮮やかで情報量の多いグラフを作成しましょう。.