Matplotlib ライブラリの縦棒グラフの色をカスタマイズする方法

Matplotlib は、Python で一般的に使用されるデータ視覚化ライブラリの 1 つで、豊富な描画機能を提供します。縦棒グラフを描くとき、​​色を変更することでグラフの可読性と美しさを高めることができます。以下では、Matplotlib ライブラリを使用して縦棒グラフの色を変更する方法と、具体的なコード例を詳しく紹介します。

Matplotlib では、bar 関数を使用して棒グラフを描画できます。この関数の基本的な使い方は次のとおりです。

plt.bar(x, height, width, color)

このうち、x は縦棒グラフの x 座標を表し、height は縦棒の高さを表し、width は列の幅を示し、color は列の色を示します。

次に、縦棒グラフの色を変更するためによく使用される 2 つの方法を紹介します。

方法 1: 色の名前またはコードを使用する

Matplotlib ライブラリは、事前定義された色名またはコードを使用した縦棒グラフの色の設定をサポートしています。一般的に使用される色の名前とコードは次のとおりです:

• 色の名前: '赤'、'青'、'緑'、'黄色'、'オレンジ'、'紫'、'グレー' 、'黒'、'白'
• カラーコード: 'r'、'b'、'g'、'y'、'm'、'c'、'k'、'w'

以下に示すように、色の名前またはコードをパラメータとして color に直接渡すことができます。

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 8, 5, 7, 6]

plt.bar(x, y, color='blue')
plt.show()

上の例では、縦棒グラフは青色です。

方法 2: カラー マッピングを使用する

事前定義された色の名前またはコードの使用に加えて、Matplotlib では、カラー マッピングを使用した縦棒グラフの色の設定もサポートしています。カラー マッピングは、データを色にマッピングする方法であり、データの変化をより適切に示すために使用できます。 Matplotlib は、一般的なカラー マッピングをサポートする cm モジュールを提供します。

カラー マッピングを使用した例を次に示します。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib import cm

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 8, 5, 7, 6]

colors = cm.Reds(np.linspace(0, 1, len(x)))

plt.bar(x, y, color=colors)
plt.show()

上の例では、cm.Reds を使用してデータを赤系の色にマッピングし、渡します。 np.linspaceカラーマッピングの範囲を指定します。

上記の 2 つの方法により、縦棒グラフの色を簡単に変更し、グラフの読みやすさと美しさを向上させることができます。

要約すると、この記事では、Matplotlib ライブラリの縦棒グラフの色を変更する方法を紹介し、具体的なコード例を示します。事前定義された色の名前またはコードとカラー マッピングを使用することで、ニーズに応じて縦棒グラフの色を柔軟に設定し、より優れたデータ視覚化を実現できます。

以上がMatplotlib ライブラリの縦棒グラフの色をカスタマイズする方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。