この記事の要点

Matplotlib では plot() の color 引数でグラフの色を指定する 指定方法は 色名（"red"）/ 単文字エイリアス（"r"）/ 16 進カラー（"#ff0000"）/ RGB タプル / カラーマップ の 5 通り 透明度は alpha 引数（0.0〜1.0）。重ね合わせ表現で必須 複数線の色はカラーサイクル（デフォルトの tab10 等）で自動配色されるが、明示指定すれば自由に切替可能 cmap="viridis" など連続変化のグラデーションは scatter や imshow 等の値分布表現に有効

Matplotlib における色指定の基本

Matplotlib のグラフの色は、ほとんどのプロット関数で color 引数（または短縮形 c）で指定します。値の与え方は複数あります。

構文

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(x, y, color="色の指定")

色の指定方法 5 つ

方法	例	説明
色名（フル）	color="red"	CSS と同じ約 140 種の名前
単文字エイリアス	color="r"	r/g/b/c/m/y/k/w の 8 色
16 進カラー	color="#ff5733"	HTML/CSS と同じ書式
RGB タプル	color=(1.0, 0.5, 0.0)	各成分 0.0〜1.0 の float
RGBA タプル	color=(1.0, 0, 0, 0.5)	4 番目が透明度

基本例

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3]
y = [2, 6, 4]

plt.plot(x, y, color="red")
plt.show()

結果出力:

単文字エイリアス（8 色）

文字	色
b	blue（青）
g	green（緑）
r	red（赤）
c	cyan（シアン）
m	magenta（マゼンタ）
y	yellow（黄）
k	black（黒）
w	white（白）

plt.plot(x, y1, "r-")    # 赤の実線
plt.plot(x, y2, "g--")   # 緑の破線
plt.plot(x, y3, "b:")    # 青の点線

このように色＋線種をまとめた fmt 文字列として 3 番目の引数に渡せるのも便利。

16 進カラーで微妙な色を出す

plt.plot(x, y, color="#3498db")     # 落ち着いた青
plt.plot(x, y, color="#e74c3c")     # 鮮やかな赤
plt.plot(x, y, color="#2ecc71")     # エメラルドグリーン

透明度 alpha

重ね合わせやヒートマップなど、濃淡で表現したい時は alpha を指定します（0.0 = 完全透明、1.0 = 不透明）。

plt.fill_between(x, y, color="blue", alpha=0.3)   # 薄く塗りつぶし
plt.scatter(x, y, color="red", alpha=0.5)

カラーサイクル

複数の線を引いた場合、明示的に color を指定しなければ カラーサイクルに従って自動で別の色が割り当てられます。デフォルトの"tab10" パレットは色覚特性に配慮されており、視認性が高いのが特徴。

plt.plot(x, y1, label="A")     # tab:blue
plt.plot(x, y2, label="B")     # tab:orange
plt.plot(x, y3, label="C")     # tab:green
plt.legend()
plt.show()

カラーマップ（連続色）

scatter / imshow / contour 等では、値に応じてグラデーションで色を変えられます。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)
z = np.random.rand(100)

plt.scatter(x, y, c=z, cmap="viridis")
plt.colorbar()
plt.show()

cmap 名	特徴
viridis	知覚的に均一。デフォルト推奨
plasma	暗→明 へのグラデーション
coolwarm	発散型。0 を中心に正負を表現
gray	白黒印刷向け
jet	古典的レインボー（現在は非推奨）

線・マーカー・塗りで色を分ける

plt.plot(
    x, y,
    color="navy",            # 線の色
    marker="o",
    markerfacecolor="yellow",# マーカー塗り
    markeredgecolor="red",   # マーカー枠
)

背景色 / グリッド色

ax = plt.gca()
ax.set_facecolor("#f5f5f5")              # 背景色
ax.grid(color="white", linewidth=1.2)    # グリッド線色

色を保存して再利用する

大量のグラフで一貫した色を使うには、色を変数や辞書にまとめて管理するのが運用しやすいです。会社のブランドカラーや、グラフごとの意味付け（“売上は青、原価は赤” など）を定数化しておけば、後から一括変更も容易になります。

# 色定義をまとめる
COLORS = {
    "sales":   "#3498db",
    "cost":    "#e74c3c",
    "profit":  "#2ecc71",
    "tax":     "#95a5a6",
}

plt.plot(x, sales,  color=COLORS["sales"],  label="売上")
plt.plot(x, cost,   color=COLORS["cost"],   label="原価")
plt.plot(x, profit, color=COLORS["profit"], label="利益")
plt.legend()

色覚バリアフリーへの配慮

2 色の対比で赤と緑はもっとも識別しづらい組み合わせ（色覚特性のあるユーザに不親切）。重要な区別には線種（実線 / 破線）やマーカー形状も合わせて変えるのが望ましいです。デフォルト tab10 や viridis はこの観点で設計されています。

FAQ

Q: color と c はどう違う？
A: 同じ意味です。scatter など一部関数では c が値ベクタを受け付け cmap で色マッピングできるため、書き分けることが多いです。

Q: NumPy 配列の色は？
A: 値の配列を c に渡し、cmap="viridis" 等を指定すれば値→色のマッピングが自動。

Q: HTML 16 進と RGB タプルどちらが良い？
A: チームで色のトーンを管理するなら 16 進で定数化するのが運用しやすいです。

関連

• Matplotlib — Python の標準グラフライブラリ
• plot — 折れ線グラフ
• scatter — 散布図
• imshow — 画像 / ヒートマップ
• colormap — 連続色のパレット
• seaborn — Matplotlib ベースの統計グラフ