Pythonでデータを視覚化する際、matplotlibライブラリは非常に便利です。特に、複数のデータセットを一つのグラフにプロットする場合、それぞれのデータセットに異なる色を割り当てることで、視覚的にデータを区別しやすくなります。
しかし、色の割り当てを手動で行うと、色の選択や管理が大変になることがあります。そこで、matplotlibの「color cycle」機能を利用すると、複数のプロットに自動的に色を割り当てることができます。
color cycleとは？
color cycleは、一度に複数のデータをプロットした時に自動的に順番に設定される色のことです。matplotlib.pyplotのrcParamsに定義されており、以下のコマンドでカラーコードを直接確認できます。
plt.rcParams['axes.prop_cycle'].by_key()['color']
このコマンドを実行すると、以下のような出力が得られます。
['#1f77b4', '#ff7f0e', '#2ca02c', '#d62728', '#9467bd', '#8c564b', '#e377c2', '#7f7f7f', '#bcbd22', '#17becf']
これは、matplotlibがデフォルトで使用する10色のカラーコードを表示しています。
color cycleの利用方法
color cycleを利用すると、複数のデータセットを一つのグラフにプロットする際に、それぞれのデータセットに自動的に異なる色を割り当てることができます。以下に、color cycleを利用したコードの例を示します。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
n = 12
x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
for i in range(n):
plt.plot(x, np.sin(x+np.pi/n*i), label=i)
plt.legend(loc='upper left', bbox_to_anchor=(1,1))
このコードでは、12本のサインカーブを描画しています。11本目と12本目の色は、1本目と2本目の色と同じになります。これは、color cycleが10色しか持っていないため、11色目以降は最初の色から再度使用されるためです。
以上が、Pythonとmatplotlibを使用して、グラフの色を自動で設定する方法になります。この機能を活用することで、複数のデータセットを一つのグラフにプロットする際の色の管理が容易になります。.