Pythonとmatplotlibを使用してグラフの色をカスタマイズする

Pythonのデータ可視化ライブラリであるmatplotlibでは、グラフの色をカスタマイズすることが可能です。以下に、matplotlibでグラフの色を指定する主な方法を紹介します。

1. 一文字で指定 (色の頭文字)

最も簡単な色の指定方法です。全8種類の中から選択することができます。指定する値は色の英語表記の頭文字です。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

color_list = ["r", "b", "g", "y", "m", "c", "k", "w"]
x = np.linspace(0, np.pi*2)
y = np.sin(x)
n = 0

for color in color_list:
    plt.plot(x, y+n, color=color)
    plt.text(0, n+0.5, color)
    n -= 1

plt.xticks([])
plt.yticks([])

plt.show()

2. 色の名前で指定

引数colorに色の名前 (英語表記)を文字列で指定することができます。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

color_list = ["orange", "pink", "gray", "teal", "brown", "purple"]
x = np.linspace(0, np.pi*2)
y = np.sin(x)
n = 0

for color in color_list:
    plt.plot(x, y+n, color=color)
    plt.text(0, n+0.5, color)
    n -= 1

plt.xticks([])
plt.yticks([])

plt.show()

3. RGB, RGBAで指定

色の表現方式として代表的なRGBをmatplotlibライブラリの色指定に適用できます。RGBに「透明度 (alpha)」の要素を加えたRGBAでも指定可能です。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

rgb_list = [(0, 0, 0), (0.1, 0.5, 0.8), (1, 0.2, 0.5), (0.35, 0.8, 0.4)]
rgba_list = [(0, 0, 0, 0.25), (0.1, 0.5, 0.8, 0.5), (1, 0.2, 0.5, 0.75), (0.35, 0.8, 0.4, 1)]
x = np.linspace(0, np.pi*2)
y = np.sin(x)
n = 0

for rgb in rgb_list:
    plt.plot(x, y+n, color=rgb)
    plt.text(0, n+0.5, str(rgb))
    n -= 1

plt.xticks([])
plt.yticks([])

plt.show()

これらの方法を活用して、Pythonとmatplotlibでグラフの色を自由にカスタマイズしましょう。データの可視化は、データの理解を深めるための重要なステップです。色の選択とカスタマイズは、その一部と言えるでしょう。.