Matplotlibの名前付きの色
プロットで使用するためにmatplotlibで利用可能な名前付きの色は何ですか？私はこれらが唯一の名前であると主張するmatplotlibドキュメンテーションのリストを見つけることができます：
b: blue
g: green
r: red
c: cyan
m: Magenta
y: yellow
k: black
w: white
しかし、少なくともこのような状況では、これらの色も使用できることがわかりました。
scatter(X,Y, color='red')
scatter(X,Y, color='orange')
scatter(X,Y, color='darkgreen')
しかし、これらは上記のリストにはありません。誰もが利用可能な名前の色の網羅的なリストを知っていますか？
私は常に私が使いたい色の名前を忘れて、この質問に戻ってき続けています=）
以前の答えは素晴らしいですが、投稿された画像から利用可能な色の概要を取得するのは少し難しいと思います。私は色を似たような色でグループ化することを好みます、それで私は列でソートされたカラーリストを得るために上のコメントで述べられた matplotlib答え を少し微調整しました。順番は目で並べ替えるのと同じではありませんが、概観がよいと思います。
この答えを最初に投稿してから、「rebeccapurple」が追加され、3つのセージカラーが「xkcd：」という接頭辞の下に移動されたことを反映するように画像とコードを更新しました。
私は本当にmatplotlibの例から大した変更をしませんでした、しかしここに完全性のためのコードがあります。
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import colors as mcolors
colors = dict(mcolors.BASE_COLORS, **mcolors.CSS4_COLORS)
# Sort colors by hue, saturation, value and name.
by_hsv = sorted((Tuple(mcolors.rgb_to_hsv(mcolors.to_rgba(color)[:3])), name)
for name, color in colors.items())
sorted_names = [name for hsv, name in by_hsv]
n = len(sorted_names)
ncols = 4
nrows = n // ncols
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 10))
# Get height and width
X, Y = fig.get_dpi() * fig.get_size_inches()
h = Y / (nrows + 1)
w = X / ncols
for i, name in enumerate(sorted_names):
row = i % nrows
col = i // nrows
y = Y - (row * h) - h
xi_line = w * (col + 0.05)
xf_line = w * (col + 0.25)
xi_text = w * (col + 0.3)
ax.text(xi_text, y, name, fontsize=(h * 0.8),
horizontalalignment='left',
verticalalignment='center')
ax.hlines(y + h * 0.1, xi_line, xf_line,
color=colors[name], linewidth=(h * 0.8))
ax.set_xlim(0, X)
ax.set_ylim(0, Y)
ax.set_axis_off()
fig.subplots_adjust(left=0, right=1,
top=1, bottom=0,
hspace=0, wspace=0)
plt.show()
追加の名前付きの色
2017-10-25を更新しました。私は以前のアップデートをこのセクションにマージしました。
xkcd
Matplotlibでプロットするときに追加の名前付き色を使用したい場合は、接頭辞 'xkcd：'を介して xkcdクラウドソースカラー名 を使用できます。
plt.plot([1,2], lw=4, c='xkcd:baby poop green')
今、あなたはたくさんの名前のついた色にアクセスすることができます！
Tableau
既定のTableau色は、matplotlibの 'tab：'プレフィックスを介して使用できます。
plt.plot([1,2], lw=4, c='tab:green')
10の異なる色があります。
HTML
色を HTML 16進コード ：でプロットすることもできます。
plt.plot([1,2], lw=4, c='#8f9805')
これは（16進コードが文字列として渡されるという事実を除けば）名前付きの色ではなくRGB Tupleの指定に似ています。選択できる1600万色の画像は含まれません...
詳細については、 matplotlib colorsドキュメント および利用可能な色を指定しているソースファイル _color_data.py を参照してください。
Matplotlibは、そのcolors.pyモジュールからの辞書を使います。
名前を印刷するには：
# python2:
import matplotlib
for name, hex in matplotlib.colors.cnames.iteritems():
print(name, hex)
# python3:
import matplotlib
for name, hex in matplotlib.colors.cnames.items():
print(name, hex)
これは完全な辞書です。
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',
'darkkhaki': '#BDB76B',
'darkmagenta': '#8B008B',
'darkolivegreen': '#556B2F',
'darkorange': '#FF8C00',
'darkorchid': '#9932CC',
'darkred': '#8B0000',
'darksalmon': '#E9967A',
'darkseagreen': '#8FBC8F',
'darkslateblue': '#483D8B',
'darkslategray': '#2F4F4F',
'darkturquoise': '#00CED1',
'darkviolet': '#9400D3',
'deeppink': '#FF1493',
'deepskyblue': '#00BFFF',
'dimgray': '#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',
'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',
'lightgreen': '#90EE90',
'lightgray': '#D3D3D3',
'lightpink': '#FFB6C1',
'lightsalmon': '#FFA07A',
'lightseagreen': '#20B2AA',
'lightskyblue': '#87CEFA',
'lightslategray': '#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',
'red': '#FF0000',
'rosybrown': '#BC8F8F',
'royalblue': '#4169E1',
'saddlebrown': '#8B4513',
'salmon': '#FA8072',
'sandybrown': '#FAA460',
'seagreen': '#2E8B57',
'seashell': '#FFF5EE',
'sienna': '#A0522D',
'silver': '#C0C0C0',
'skyblue': '#87CEEB',
'slateblue': '#6A5ACD',
'slategray': '#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'}
あなたはそれらをこのようにプロットすることができます：
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as patches
import matplotlib.colors as colors
import math
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ratio = 1.0 / 3.0
count = math.ceil(math.sqrt(len(colors.cnames)))
x_count = count * ratio
y_count = count / ratio
x = 0
y = 0
w = 1 / x_count
h = 1 / y_count
for c in colors.cnames:
pos = (x / x_count, y / y_count)
ax.add_patch(patches.Rectangle(pos, w, h, color=c))
ax.annotate(c, xy=pos)
if y >= y_count-1:
x += 1
y = 0
else:
y += 1
plt.show()
BoshWashの答えに加えて、これが彼のコードによって生成された図です。
プロットで使用する色の完全なリストを取得するには、
import matplotlib.colors as colors
colors_list = list(colors._colors_full_map.values())
それで、あなたはそのように速く使うことができます：
scatter(X,Y, color=colors_list[0])
scatter(X,Y, color=colors_list[1])
scatter(X,Y, color=colors_list[2])
...
scatter(X,Y, color=colors_list[-1])