Matplotlib で色を指定する方法（完全ドキュメント）

ゆうすけ

matplotlib で色を変更したいです。

資格マフィア

matplotlib では 様々な方法 で色を指定することができる。
その全てを整理して解説しよう。

✔️ 本記事のテーマ

　matplotlib で色を指定する方法

✔️ 読者さんへの前置きメッセージ

本記事は
「matplotlib における色の指定方法」
について書いています。

matplotlib ライブラリでは、
表示するグラフの色を指定することができます。

この記事ではその指定方法ごとに、
matoplotlib での色の指定方法について解説します。

この記事に掲載しているサンプルコードは環境さえ整っていれば、
コピペで動くはずなので使用して頂いてOKです。

では、解説していきましょう。

matolotlib で色を指定する引数
matplotlib の色を指定する方法一覧
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matolotlib で色を指定する引数

matplotlib で色を指定するときには引数 color で色を指定します。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


left = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
height = np.array([100, 200, 300, 400, 500])

plt.bar(left, height, color='red')

plt.show()

上記コードでは棒グラフを描画する plt.bar の引数 color に ‘red’ を渡すことで
赤色の棒グラフを表示することができます。

この引数 color の指定方法は様々あるので、次の章から順番にみていきましょう。

matplotlib の色を指定する方法一覧

matplotlib で色を指定するには以下の方法を使うことができます。

1文字（色の頭文字）
色の名前
カラーコード
RGB形式
グレースケール
カラーグラデーション

それぞれのメソッドについて、サンプルコードを使って解説していきます。
（上の目次はページ内リンクになっています）

1文字（色の頭文字）で指定する

matplotlib は引数 color をアルファベット1文字で指定することができます。

1文字で使えるアルファベットは以下の 8 種類だけです。

b … 青 (Blue)
g … 緑 (Green)
r … 赤 (Red)
c … シアン (Cyan)
m … マゼンタ (Magenta)
y … 黄 (Yellow)
k … 黒 (Black)
w … 白 (White)

文字列として渡す必要があるので、‘ で囲います。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


left = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
height = np.array([100, 200, 300, 400, 500])

plt.bar(left, height, color='g')

plt.show()

上記コードでは棒グラフを描画する plt.bar の引数 color に ‘g’ を渡すことで
緑色の棒グラフを表示することができます。

色の名前で指定する

matplotlib は引数 color を色の名前で指定することができます。

例えば、

red
blue
green
orange
purple
pink
yellow
seagreen
skyblue

などの色名を使うことができます。

使うことができる色一覧は Matplotlib の公式ページに記載されています。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


left = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
height = np.array([100, 200, 300, 400, 500])

plt.bar(left, height, color='yellow')

plt.show()

上記コードでは棒グラフを描画する plt.bar の引数 color に ‘yellow’ を渡すことで
黄色の棒グラフを表示することができます。

カラーコードで色を指定する

matplotlib は引数 color をカラーコードで指定することができます。

一例として、

#FF0000: 赤
#0000FF: 青
#008000: 緑
#FFA500: オレンジ
#800080: 紫
#FFC0CB: ピンク
#FFFF00: 黄

などのコードを使うことができます。

上記以外にもカラーコードが振られている全ての色を使用することができます。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


left = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
height = np.array([100, 200, 300, 400, 500])

plt.bar(left, height, color='#FFC0CB')

plt.show()

カラーコードも他の方法と同様に文字列型（”）として渡します。

上記コードでは棒グラフを描画する plt.bar の引数 color に ‘#FFC0CB’ を渡すことで
ピンク色の棒グラフを表示しています。

RGB形式で色を指定する

matplotlib は引数 color をRGB 形式で指定することができます。

RGB 形式とはタプルで (赤, 緑, 青) の色の度合いを数字で指定する方法です。

color=(1.0, 0.5, 0.5)

注意点として、OpenCV などで使われる一般的な 0 ~ 255　ではなく、0 ~ 1 の範囲で指定します。

青: (0.0, 0.0, 1.0)
緑: (0.0, 0.5, 0.0)
赤: (1.0, 0.0, 0.0)
黄: (1.0, 1.0, 0.5)
黒: (0.0, 0.0, 0.0)

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


left = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
height = np.array([100, 200, 300, 400, 500])

plt.bar(left, height, color=(0.0, 0.0, 1.0))

plt.show()

上記コードでは棒グラフを描画する plt.bar の引数 color に (0.0, 0.0, 1.0) を渡すことで
青色の棒グラフを表示することができます。

グレースケールで指定する

matplotlib は引数 color をグレースケールで指定することができます。

0.0 – 1.0 の間の数字を渡すことで、その値に応じた濃度の灰色が使用されます。
（0.0 が黒、1.0 が白）

注意点として、float 型ではなく、文字列型として渡す必要があります。

　color=’0.5′

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


left = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
height = np.array([100, 200, 300, 400, 500])

plt.bar(left, height, color='0.7')

plt.show()

上記コードでは棒グラフを描画する plt.bar の引数 color に ‘0.7’ を渡すことで
薄い灰色の棒グラフを表示することができます。

カラーグラデーションで色を指定する

matplotlib はライブラリとして、特定の色のセット「カラーマップ」が用意されています。

matplotlib では以下のカラーマップを使うことができます。

Blues … 薄い青から濃い青に変化する
Resds … 薄い赤から濃い赤に変化する
cool … 寒色系から暖色系に変化する
Spectral … 虹色に変化する（赤 ⇒ オレンジ ⇒ 黄色 ⇒ 緑 ⇒ 青 ⇒ 紫）

使用できる全てのカラーマップは、公式ドキュメントで確認できます。

https://matplotlib.org/examples/color/colormaps_reference.html

カラーマップの使い方は少し複雑なので、順番に解説していきましょう。

まず、カラーマップインスタンスを生成します。

cm = plt.get_cmap("カラーマップ名")

そのインスタンスの引数に 0.0 – 1.0 の間のカラーマップ値を渡すことで、
その値に応じた色が使用されます。

color = cm(x)

コードの全体像としては、以下のようになります。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

left = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
height = np.array([100, 200, 300, 400, 500])

# カラーマップインスタンス生成
cm = plt.get_cmap("Blues")

color_maps = [cm(0.1), cm(0.3), cm(0.5), cm(0.7), cm(0.9)]

plt.bar(left, height, color=color_maps)

plt.show()

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

left = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
height = np.array([100, 200, 300, 400, 500])

# カラーマップインスタンス生成
cm = plt.get_cmap("Spectral")

color_maps = [cm(0.1), cm(0.3), cm(0.5), cm(0.7), cm(0.9)]

plt.bar(left, height, color=color_maps)

plt.show()