colorsの一覧
基本色(8種)
以下の例のように、一文字のアルファベットで指定可能な基本色。
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(x,y,c="k")
plt.show()TABLEAU色(10種)
matplotlibがデフォルトで使う色。
(色を何も使用しなかった場合、tab:blue, tab:orangeの順番で自動設定される。見たことのある人も多いはず。)
色間の区別がしやすい。指定する際はcolor=”tab:red”のように、「tab:」を忘れないように注意。
CSS4(148種)
色名の文字列で指定可能。
XKCD色(949種)
アメリカの有名なテック系漫画「xkcd」に由来する、数十万人の参加者で定義された色。
とにかく種類が多い。CSS4と同一名でも色相が若干異なる。
RGBとの対応は公式サイトに詳しく記述されている。
colormapの一覧
plt.contourfやpcolormeshなどで使えるcolormapを種別ごとに解説する。
公式ドキュメントに記載のコードでカラーマップのサンプルを作成した。
Sequential (23種)
明度が単調増加する。人間の脳な色相の変化よりも明度の変化を正確に認識できるため、他のカラーマップに比べて誤解を生みにくい。
matplotlibのデフォルトカラーマップはviridis。
筆者は学生時代、機械学習の論文をよく読んでいたが、Sequentialは分類や回帰のスコアを誤解なく説明できると感じた。(後述のカラーマップの中には、意味のない描像が現れてしまうものもある。)
Sequential2(16種)
Sequentialに近いが、一部は明度に停留点や極値が存在し、カラーマップ由来の特徴的な描像が生じることがある。
Divergence(15種)
カラーマップの中央で明度が最大(最小)になり、中央から離れるほど明度が小さく(大きく)なる。
白い背景のグラフの場合、絶対値が大きいデータがより目立つ。
平均からの偏差などを描画するのに有効。
Cyclic(全3種)
カラーマップの最大値と最小値が同じ色で、中間を折り返しに明度が単調に変化する。
角度や時刻などの描画に適する。
公式ドキュメントによると、多様されるHSVカラーマップは明度の変化が一定でないため、使用には注意が必要。
Qualitative (12種)
定性的な分布を表す。明度は明らかに単調変化しないため、定量的な評価をするためのグラフには適さない。
例えば機械学習における分類問題の表現には向いているかもしれない。
その他 (17種)
その他のカラーマップ。目的別のカラーマップ(terrain、oceanなど)や別ツールのカラーマップ(gnuplot1/2)、公的機関が使用するカラーマップ(gist_ncar)など。
参考文献
- matplotlibのColors公式ドキュメント
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