色のカスタマイズ

Pythonで学ぶPlotlyによるデータ可視化入門

Alex Scriven

Data Scientist

カスタマイズの基本

カスタマイズ方法:

作成時、対応引数（例: color）を使う
作成後に update_layout() を使う
- 辞書を渡す
- fig.update_layout({"title":{"text":"A New Title"}})

なぜ色をカスタマイズするか

色をカスタマイズすると次が可能:

見栄えを良くする
洞察を伝える
- この散布図では色が3つ目の次元を示す

種を色で表す散布図

色の基礎

コンピュータは色を RGB で表します:

RGB = 3桁のコード（各0〜255）で Red, Green, Blue を混合
- (0,0,255) は青、(255,255,0) は黄

詳しくはこの記事をご覧ください

RGB色例の表

plotly.express で色を指定

color 引数（DataFrame の列）
- 各カテゴリに色が（自動で）割り当てられる
- 数値列にはカラースケールを使用

fig = px.bar(data_frame=student_scores, 
      x="student_name", 
      y="score", 
      title="Student Scores by Student"
      color="city")
fig.show()

使った色の内訳

変更前のプロット:

色なしの棒グラフ

変更後のプロット:

色付きの棒グラフ

単変量プロットでの色

plotly.express の color 引数を単変量（棒、ヒストグラム）で使う:

ヒストグラム — 積み上げ棒
ボックスプロット — 複数プロットを生成

色付きの積み上げヒストグラム

色付きの並列ボックスプロット

plotly.express で特定の色を指定

color_discrete_map: カテゴリ値を色に対応付ける辞書
基本色は文字列（"red", "green" など）でも指定可

特定色の指定

fig = px.bar(
    data_frame=student_scores, 
    x="student_name", y="score", 
    title="Student Scores by Student",

    color_discrete_map={
    "Melbourne": "rgb(0,0,128)",
    "Sydney": "rgb(235, 207, 52)"},

    color="city")

指定色の棒グラフ

plotly.express のカラースケール

単一カラースケール（薄緑→濃緑）

緑のカラースケール

ブレンド勾配（緑→青）

カラースケールは color_continuous_scale 引数で指定

緑青のカラースケール

組み込みカラースケールを使用

fig = px.bar(data_frame=weekly_temps, 
    x="day", y="temp", 
    color="temp",
    color_continuous_scale="inferno")
fig.show()

多数の組み込みスケールがあります

inferno カラースケールの棒グラフ

独自のカラーレンジを作成

カスタムカラースケール（黄→橙→赤）

my_scale=[("rgb(242, 238, 10)"),
          ("rgb(242, 95, 10)"), 
          ("rgb(255,0,0)")]

fig = px.bar(data_frame=weekly_temps, 
    x="day", y="temp",

    color_continuous_scale=my_scale,
    color="temp")

自作カラースケールの棒グラフ

Let's practice!

Pythonで学ぶPlotlyによるデータ可視化入門