Pythonを用いたデータビジュアライゼーションは、データ解析やデータサイエンスのフィールドで非常に重要です。
特に、グラフ上の異なる系列やカテゴリーを色分けすることで、データを更に理解しやすくすることができます。
この記事ではPythonでグラフを色分けする方法について解説していきます。
ポイントとしては、`plt.scatter`, `plt.plot`, `plt.bar` を使用することです。詳しく見ていきましょう！
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1. Pythonの散布図のプロットで色分けする（系列ごと）方法【plt.scatter】
matplotlibの`plt.scatter`関数を使って散布図をプロットし、異なる系列ごとに色を付ける方法を解説します。次に示すサンプルコードでは、異なる系列のデータポイントをそれぞれ異なる色でプロットします。
import matplotlib.pyplot as plt
# データの準備
x_honya = [1, 2, 3, 4, 5]
y_honya1 = [2, 2.5, 3, 3.5, 4]
y_honya2 = [1, 1.5, 2, 2.5, 3]
# 散布図のプロット
plt.scatter(x_honya, y_honya1, color='red') # 系列1を赤色でプロット
plt.scatter(x_honya, y_honya2, color='blue') # 系列2を青色でプロット
# グラフの表示
plt.show()
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2. Pythonの折れ線グラフで色分けする（系列ごと）方法【plt.plot】
続いては、`plt.plot`関数を使用して折れ線グラフを作成し、異なる系列ごとに色分けする方法を見ていきます。以下のサンプルコードでは、異なる系列のデータをそれぞれ異なる色でプロットします。
import matplotlib.pyplot as plt
# データの準備
x_bokujyo = [1, 2, 3, 4, 5]
y_bokujyo1 = [2, 2.5, 3, 3.5, 4]
y_bokujyo2 = [1, 1.5, 2, 2.5, 3]
# 折れ線グラフのプロット
plt.plot(x_bokujyo, y_bokujyo1, color='green') # 系列1を緑色でプロット
plt.plot(x_bokujyo, y_bokujyo2, color='purple') # 系列2を紫色でプロット
# グラフの表示
plt.show()
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3. Pythonの棒グラフで色分けする（系列ごと）方法【plt.bar】
最後に、`plt.bar`関数を使用して棒グラフを作成し、異なる系列ごとに色分けする方法を解説します。以下のサンプルコードは、異なる系列のデータをそれぞれ異なる色で描画します。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# データの準備
x_basyo = np.arange(5)
y_basyo1 = [2, 2.5, 3, 3.5, 4]
y_basyo2 = [1, 1.5, 2, 2.5, 3]
# 棒グラフのプロット
plt.bar(x_basyo - 0.2, y_basyo1, width=0.4, color='orange') # 系列1をオレンジ色でプロット
plt.bar(x_basyo + 0.2, y_basyo2, width=0.4, color='cyan') # 系列2をシアン色でプロット
# グラフの表示
plt.show()—
色のコード一覧
色の選択はグラフの見やすさと情報伝達に重要な役割を果たします。
以下にmatplotlibで使用可能な一部の色のコードを挙げます。
これを参考にして、グラフに適した色を選んでください。
| 色名 | コード | 色見本 |
|—————|————–|————-|
| 赤 | `’red’` | 🔴 |
| 青 | `’blue’` | 🔵 |
| 緑 | `’green’` | 🟢 |
| 紫 | `’purple’` | 🟣 |
| オレンジ | `’orange’` | 🟠 |
| シアン | `’cyan’` | 🟦 |
| 黄 | `’yellow’` | 🟨 |
| 黒 | `’black’` | ⚫ |
| 白 | `’white’` | ⚪ |
| 灰 | `’gray’` | ⬜ |
この表では主要な色とそのコードを紹介しましたが、他にも多くの色や色合いを指定することが可能です。
また、`#FFFFFF`のような16進数の色コードを用いて特定の色を指定することも可能です。
色の選択はデザインの自由度を高め、データの視覚的表現を豊かにしますので、ぜひ様々な色を試してみてください。
まとめ
以上でPythonを用いたグラフの色分け方法の解説を終えます。
この技術を使えば、データの系列やカテゴリーを視覚的に区別することが容易になり、データ解析が一段と進めやすくなります。
さらに深く探求して、Pythonでのデータビジュアライゼーションの技術を磨きましょう！
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