Matplotlib 色の書式

公開日 2023-08-10

この記事では、Matplotlibの色の書式を設定する方法を解説します。

色の主な書式を以下の表に示します。

引数	説明
color	枠線と塗り潰しの色
edgecolor	枠線の色
facecolor	塗り潰しの色
alpha	色の透明度

また、主な色の指定方法を以下の表に示します。

方法	説明	例
1文字	1文字で指定	"b", "g"
CSSカラーネーム	HTML/CSSで指定できる色の名前	"blue", "green"
tab10カラー	カラーパレット	"tab:blue", "tab:orange"
Cnカラー	カラーサイクル	"C0", "C1"
RGB	赤・緑・青をタプルで与える	(0.5, 0, 1)
RGBA	赤・緑・青・透明度をタプルで与える	(0.5, 0, 1, 0.8)
16進数	赤・緑・青を16進数で与える	"#0F0F0F"

1文字の色指定

1文字で指定できる色には、{'b', 'g', 'r', 'c', 'm', 'y', 'k', 'w'}の8色があります。それぞれ青、緑、赤、シアン、マゼンタ、黄色、黒、白となります。

Color	Name	Color	Name	Color	Name	Color	Name
	b		r		m		k
	g		c		y		w

CSSカラーネーム

MatplotlibではHTML/CSSのカラーネームと同じ148色を指定できます。色とその名前は以下になります。

color	name	Color	Name	color	name	color	name
	black		bisque		forestgreen		slategrey
	dimgray		darkorange		limegreen		lightsteelblue
	dimgrey		burlywood		darkgreen		cornflowerblue
	gray		antiquewhite		green		royalblue
	grey		tan		lime		ghostwhite
	darkgray		navajowhite		seagreen		lavender
	darkgrey		blanchedalmond		mediumseagreen		midnightblue
	silver		papayawhip		springgreen		navy
	lightgray		moccasin		mintcream		darkblue
	lightgrey		orange		mediumspringgreen		mediumblue
	gainsboro		wheat		mediumaquamarine		blue
	whitesmoke		oldlace		aquamarine		slateblue
	white		floralwhite		turquoise		darkslateblue
	snow		darkgoldenrod		lightseagreen		mediumslateblue
	rosybrown		goldenrod		mediumturquoise		mediumpurple
	lightcoral		cornsilk		azure		rebeccapurple
	indianred		gold		lightcyan		blueviolet
	brown		lemonchiffon		paleturquoise		indigo
	firebrick		khaki		darkslategray		darkorchid
	maroon		palegoldenrod		darkslategrey		darkviolet
	darkred		darkkhaki		teal		mediumorchid
	red		ivory		darkcyan		thistle
	mistyrose		beige		aqua		plum
	salmon		lightyellow		cyan		violet
	tomato		lightgoldenrodyellow		darkturquoise		purple
	darksalmon		olive		cadetblue		darkmagenta
	coral		yellow		powderblue		fuchsia
	orangered		olivedrab		lightblue		magenta
	lightsalmon		yellowgreen		deepskyblue		orchid
	sienna		darkolivegreen		skyblue		mediumvioletred
	seashell		greenyellow		lightskyblue		deeppink
	chocolate		chartreuse		steelblue		hotpink
	saddlebrown		lawngreen		aliceblue		lavenderblush
	sandybrown		honeydew		dodgerblue		palevioletred
	peachpuff		darkseagreen		lightslategray		crimson
	peru		palegreen		lightslategrey		pink
	linen		lightgreen		slategray		lightpink

tab10カラー

tab10とは、MatplotlibのデフォルトのカラーパレットであるTableauに採用されている10色のことです。色とその名前は以下になります。

Color	Name	Color	Name	Color	Name	Color	Name	Color	Name
	tab:blue		tab:green		tab:purple		tab:pink		tab:olive
	tab:orange		tab:red		tab:brown		tab:gray		tab:cyan

Cnカラー

Cnカラーは、Matplotlibの描画スタイルに適用されている色を順に取得する方法です。"C0", "C1", ...のように、"C"の後ろに数字を付けて指定します。Matplotlibのデフォルト設定ではtab10と同じ色です。

以下に例を示します。"C0"が青、"C1"がオレンジ、"C2"が緑になっていることが分かります。

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot([2, 3, 1], label="0")
ax.plot([1, 2, 0], label="1")
ax.plot([0, 1, -1], label="2")
ax.legend()
plt.show()

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot([2, 3, 1], color="C2", label="C2")
ax.plot([1, 2, 0], color="C1", label="C1")
ax.plot([0, 1, -1], color="C0", label="C0")
ax.legend()
plt.show()

一方、Cnカラーでは描画スタイルが変わると、それに合わせた色になります。以下はggplotという描画スタイルを適用した場合の例です。デフォルトの色が変わり、"C0", "C1", "C2"で指定した色も変わっていることが分かります。"C0"が朱色、"C1"が青、"C2"が紫です。

import matplotlib
matplotlib.style.use("ggplot")

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot([2, 3, 1], label="0")
ax.plot([1, 2, 0], label="1")
ax.plot([0, 1, -1], label="2")
ax.legend()
plt.show()

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot([2, 3, 1], color="C2", label="C2")
ax.plot([1, 2, 0], color="C1", label="C1")
ax.plot([0, 1, -1], color="C0", label="C0")
ax.legend()
plt.show()

# 描画スタイルをデフォルトに戻す
plt.style.use('default') 
matplotlib.rcParams['figure.figsize'] = (6.0, 4.0)
plt.rcParams['figure.dpi'] = 72.0

RGB

RGBカラーでは、赤(R), 緑(G), 青(B)の値をタプルで与えます。各値の範囲は0から1となります。値が大きいほど、その色の要素が強くなります。また、(0,0,0)で黒、(1,1,1)で白となります。

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot([2, 3, 1], color=(1,0,0), label="(1,0,0) (Red)")
ax.plot([1, 2, 0], color=(0,1,0), label="(0,1,0) (Green)")
ax.plot([0, 1, -1], color=(0,0,0), label="(0,0,0) (Black)")
ax.plot([-1, 0, -2], color=(1,1,1), label="(1,1,1) (White)")
ax.legend()
plt.show()

RGBA

RGBAカラーでは、赤(R), 緑(G), 青(B), 透明度(A)の値をタプルで与えます。各値の範囲は0から1となります。RGBについては、値が大きいほど、その色の要素が強くなります。また、(0,0,0)で黒、(1,1,1)で白となります。透明度(A)については、値が小さいほど透明に近づきます。

以下に透明度(A)を変化させた例を示します。

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot([2, 3, 1], color=(1,0,0,1), label="A=1")
ax.plot([1, 2, 0], color=(1,0,0,0.8), label="A=0.8")
ax.plot([0, 1, -1], color=(1,0,0,0.5), label="A=0.5")
ax.plot([-1, 0, -2], color=(1,0,0,0.3), label="A=0.3")
ax.plot([-2, -1, -3], color=(1,0,0,0), label="A=0")
ax.legend()
plt.show()

16進数

16進数では、RGBカラーと同様に赤(R), 緑(G), 青(B)の値を16進数で与えます。先頭を#として、その後にRGBをそれぞれ2桁の16進数で繋げた文字列とします。 各値の範囲は00からFFとなります。値が大きいほど、その色の要素が強くなります。また、#000000で黒、#FFFFFFで白となります。

なお、各色で同じ文字が連続するとき、以下のようにそれぞれ1文字に短縮できます。

• "#FFFFFF" -> "#FFF"

• "#00FF00" -> "#0F0"

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot([2, 3, 1], color="#FF0000", label="#FF0000 (Red)")
ax.plot([1, 2, 0], color="#00FF00", label="#00FF00 (Green)")
ax.plot([0, 1, -1], color="#000000", label="#000000 (Black)")
ax.plot([-1, 0, -2], color="#FFF", label="#FFF (White)")
ax.legend()
plt.show()