matplotlib – 色の指定方法について解説
- 2021.02.01
- matplotlib
- matplotlib
概要
matplotlib における色の指定方法について解説します。
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カラーピッカー
matplotlib で使用する色を選択するツールを用意しました。下部のテキストエリアに表示される color=<COLOR> の形式で関数の引数に指定できます。
ANSIカラーで指定する
ANSI カラー名 "blue", "green", "red", "cyan", "magenta", "yellow", "black", "white" を指定できます。
色の名前を頭文字だけでの指定でもよいです。但し、black は blue と被るので k で指定します。
In [1]:
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
x = np.linspace(0, np.pi * 2, 30)
y = np.sin(x)
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y, color="b")
plt.show()
グレースケールで指定する
$[0, 1]$ の範囲の小数を表す文字列で指定した場合、色はグレースケールで透過度になります。 float ではなく、文字列なので注意してください。
In [2]:
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
x = np.linspace(0, np.pi * 2, 30)
y = np.sin(x)
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y, color="0.5") # color=0.5 ではない
plt.show()
HTML カラーコードで指定する
#FF0000、#FDD、#FF000067 のような Hex 形式の HTML カラーコードを指定できます。
In [3]:
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
x = np.linspace(0, np.pi * 2, 30)
y = np.sin(x)
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y, color="#FF00FF")
plt.show()
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HTMLカラーネームで指定する
HTML カラー名を指定できます。指定可能な色一覧は colors.CSS4_COLORS で確認できます。
In [4]:
from matplotlib import colors
for name, color in colors.CSS4_COLORS.items():
print(name, color)aliceblue #F0F8FF antiquewhite #FAEBD7 aqua #00FFFF aquamarine #7FFFD4 azure #F0FFFF beige #F5F5DC bisque #FFE4C4 black #000000 blanchedalmond #FFEBCD blue #0000FF blueviolet #8A2BE2 brown #A52A2A burlywood #DEB887 cadetblue #5F9EA0 chartreuse #7FFF00 chocolate #D2691E coral #FF7F50 cornflowerblue #6495ED cornsilk #FFF8DC crimson #DC143C cyan #00FFFF darkblue #00008B darkcyan #008B8B darkgoldenrod #B8860B darkgray #A9A9A9 darkgreen #006400 darkgrey #A9A9A9 darkkhaki #BDB76B darkmagenta #8B008B darkolivegreen #556B2F darkorange #FF8C00 darkorchid #9932CC darkred #8B0000 darksalmon #E9967A darkseagreen #8FBC8F darkslateblue #483D8B darkslategray #2F4F4F darkslategrey #2F4F4F darkturquoise #00CED1 darkviolet #9400D3 deeppink #FF1493 deepskyblue #00BFFF dimgray #696969 dimgrey #696969 dodgerblue #1E90FF firebrick #B22222 floralwhite #FFFAF0 forestgreen #228B22 fuchsia #FF00FF gainsboro #DCDCDC ghostwhite #F8F8FF gold #FFD700 goldenrod #DAA520 gray #808080 green #008000 greenyellow #ADFF2F grey #808080 honeydew #F0FFF0 hotpink #FF69B4 indianred #CD5C5C indigo #4B0082 ivory #FFFFF0 khaki #F0E68C lavender #E6E6FA lavenderblush #FFF0F5 lawngreen #7CFC00 lemonchiffon #FFFACD lightblue #ADD8E6 lightcoral #F08080 lightcyan #E0FFFF lightgoldenrodyellow #FAFAD2 lightgray #D3D3D3 lightgreen #90EE90 lightgrey #D3D3D3 lightpink #FFB6C1 lightsalmon #FFA07A lightseagreen #20B2AA lightskyblue #87CEFA lightslategray #778899 lightslategrey #778899 lightsteelblue #B0C4DE lightyellow #FFFFE0 lime #00FF00 limegreen #32CD32 linen #FAF0E6 magenta #FF00FF maroon #800000 mediumaquamarine #66CDAA mediumblue #0000CD mediumorchid #BA55D3 mediumpurple #9370DB mediumseagreen #3CB371 mediumslateblue #7B68EE mediumspringgreen #00FA9A mediumturquoise #48D1CC mediumvioletred #C71585 midnightblue #191970 mintcream #F5FFFA mistyrose #FFE4E1 moccasin #FFE4B5 navajowhite #FFDEAD navy #000080 oldlace #FDF5E6 olive #808000 olivedrab #6B8E23 orange #FFA500 orangered #FF4500 orchid #DA70D6 palegoldenrod #EEE8AA palegreen #98FB98 paleturquoise #AFEEEE palevioletred #DB7093 papayawhip #FFEFD5 peachpuff #FFDAB9 peru #CD853F pink #FFC0CB plum #DDA0DD powderblue #B0E0E6 purple #800080 rebeccapurple #663399 red #FF0000 rosybrown #BC8F8F royalblue #4169E1 saddlebrown #8B4513 salmon #FA8072 sandybrown #F4A460 seagreen #2E8B57 seashell #FFF5EE sienna #A0522D silver #C0C0C0 skyblue #87CEEB slateblue #6A5ACD slategray #708090 slategrey #708090 snow #FFFAFA springgreen #00FF7F steelblue #4682B4 tan #D2B48C teal #008080 thistle #D8BFD8 tomato #FF6347 turquoise #40E0D0 violet #EE82EE wheat #F5DEB3 white #FFFFFF whitesmoke #F5F5F5 yellow #FFFF00 yellowgreen #9ACD32
In [5]:
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
x = np.linspace(0, np.pi * 2, 30)
y = np.sin(x)
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y, color="darkred")
plt.show()
RGBで指定する
タプルで (r, g, b) または (r, g, b, a) を指定できます。ただし、各値は $[0, 255]$ でなく、$[0, 1]$ で指定するので注意してください。
In [6]:
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
x = np.linspace(0, np.pi * 2, 30)
y = np.sin(x)
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y, color=(1.0, 0.5, 0.5))
plt.show()
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