Matplotlibのカラーマップ#

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この記事では、Matplotlibで指定できるカラーマップを示します。 カラーマップとは色の組み合わせを定義した情報のことで、ヒートマップなどで利用できます。

カラーマップの色の順序を逆にするには、カラーマップ名の最後に_rを付けます。

例:viridisviridis_r

連続変化#

この節では連続変化するカラーマップを示します。まず、明度がほぼ単調に増加するものを以下に示します。人間の視覚は明度の変化を認識しやすいとされています。

'viridis', 'plasma', 'inferno', 'magma', 'cividis'

sphx_glr_colormaps_001

次に、色相が1つまたは2つで、明度が変化するカラーマップを以下に示します。

'Greys', 'Purples', 'Blues', 'Greens', 'Oranges', 'Reds', 'YlOrBr', 'YlOrRd', 'OrRd', 'PuRd', 'RdPu', 'BuPu', 'GnBu', 'PuBu', 'YlGnBu', 'PuBuGn', 'BuGn', 'YlGn'

sphx_glr_colormaps_002

最後に、残りの連続変化するカラーマップを示します。一部のカラーマップでは、明度が増減して単調変化していません。

'binary', 'gist_yarg', 'gist_gray', 'gray', 'bone', 'pink', 'spring', 'summer', 'autumn', 'winter', 'cool', 'Wistia', 'hot', 'afmhot', 'gist_heat', 'copper'

sphx_glr_colormaps_003

分岐#

中央で明度が最大になり、両端に向かって色相が分岐するカラーマップを示します。このようなカラーマップは、国や都道府県ごとの人口の増減率(%)を示すような用途に向いています。

'PiYG', 'PRGn', 'BrBG', 'PuOr', 'RdGy', 'RdBu', 'RdYlBu', 'RdYlGn', 'Spectral', 'coolwarm', 'bwr', 'seismic'

sphx_glr_colormaps_004

循環#

両端の色が同じとなる、循環するカラーマップを示します。このようなカラーマップは、1日の時刻や1年の日付の変化などの循環するデータを示すような用途に向いています。

'twilight', 'twilight_shifted', 'hsv'

sphx_glr_colormaps_005

定性的#

この節のカラーマップは、色が定性的に変化するものです。気温や人口密度などの値に意味があるデータを示すのには向いておらず、定性的なデータに向いています。定性的なデータの例として、趣味の分類(スポーツ観戦、映画鑑賞、創作)などがあります。

'Pastel1', 'Pastel2', 'Paired', 'Accent', 'Dark2', 'Set1', 'Set2', 'Set3', 'tab10', 'tab20', 'tab20b', 'tab20c'

sphx_glr_colormaps_006

その他#

上記以外のカラーマップを示します。水深や地形、標高を示すのに向いている'ocean', 'gist_earth', 'terrain'といったカラーマップがあります。

'flag', 'prism', 'ocean', 'gist_earth', 'terrain', 'gist_stern', 'gnuplot', 'gnuplot2', 'CMRmap', 'cubehelix', 'brg', 'gist_rainbow', 'rainbow', 'jet', 'turbo', 'nipy_spectral', 'gist_ncar'

sphx_glr_colormaps_007