Pythonのデータ可視化ライブラリである、matplotlibでグラフの線や棒の色に指定可能な色の名前 (カラーコード) とその指定方法について紹介していきます。matplotlibを使っていると色のバリエーションにいちいち悩みますが、この記事を見れば理想の色とその指定方法が見つかります！
今回は公式のドキュメントを参考に進めていきます。
参考 color example code: named_colors.pyMatplotlib 1.5.1 documentation指定可能な色を総まとめ
結局指定できる色はどれなの？と気になる方も多いと思います。ズバリ、以下に乗っているカラーが主に指定できるものになります。こちらは公式が発表している画像で、前項の参考URLよりご覧いただけます。
指定できる色を調べる方法
上記の画像を保存しておけばチートシートとしていつでも確認できますが、実はコードでmatplotlibにアクセスすることで、色の名前と対応するカラーコードを調べることもできます。その方法をご紹介します。こちらは非常に長いdict形式で返ってくるので、見たい方はコードの下にある開きボタンを押してください。
Python
# これに対する応答は下記ボタンにて見れます
import matplotlib
matplotlib.colors.cnames
{'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'}
たった1文字で色指定する方法
主要な色は1文字で指定することができます。光の三原色（RGB）と色の三原色（CMY）に黒と白（KW）を合わせた全部で8色になります。
Python
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
colorlist = ["r", "g", "b", "c", "m", "y", "k", "w"]
x = np.arange(1, 9)
height = np.repeat(1, 8)
plt.bar(x, height, color=colorlist, tick_label=colorlist, align="center")
| b | 青 |
| g | 緑 |
| r | 赤 |
| c | シアン |
| m | マゼンダ |
| y | 黄 |
| k | 黒 |
| w | 白 |
16進数のカラーコードで指定する方法
HTMLやCSSでよく使用される16進数で指定することもできます。#ff0000（赤）や#000000 （黒）では、細かな調整もできるので、報告資料に合わせて厳密な色を指定したい方などにおすすめです。
Python
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fig = plt.figure()
fig.patch.set_facecolor('white')
colorlist = ['#fff8ff', '#fcf9ce', '#d6fada', '#d7ffff', '#d9f2f8', '#fac8be', '#ffebff', '#f8ecd5']
x = np.arange(1, 9)
height = np.arange(1, 9)
plt.barh(x, height, color=colorlist, tick_label=colorlist, align="center")
RGBで指定する方法
バックエンドエンジニアはもしかしたらRGB値の方が慣れているかもしれません。画像解析でもRGBを目にする機会が多いですね。もちろん指定することができます。
Python
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fig = plt.figure()
fig.patch.set_facecolor('white')
col1 = [0.0, 0.0, 0.0]
col2 = [1.0, 0.0, 0.0]
col3 = [0.0, 1.0, 0.0]
col4 = [0.0, 0.0, 1.0]
colorlist = [col1, col2, col3, col4]
x = np.arange(1, 5)
height = np.arange(1, 5)
plt.bar(x, height, color=colorlist, tick_label=colorlist, align="center")
グレースケールで指定する方法
白黒の間隔の濃淡で出力することもできます。
Python
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
x = [10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]
colorlist = ["0.1", "0.2", "0.3", "0.4", "0.5", "0.6", "0.7", "0.8", "0.9", "1.0"]
plt.pie(x, labels=colorlist, counterclock=False, startangle=90, colors=colorlist)
まとめ
さて、ここまでmatplotlibで使えるカラー指定とその方法について紹介してきました。
公式から指定表が出てるのはこころ強いですし、様々な方法で指定もできるので、こだわりたい方は16進数で調整してみたり、デザインを意識した可視化ができればと思います。
