X軸にPandasの日時インデックスを使用したマルチカラーラインのプロット方法

MatplotlibでX軸にPandasの日時（Datetime）インデックスを使用しながら、色が変化するマルチカラーラインを描画する方法を解説します。ポイントは、日付データを数値に変換し、LineCollectionを使ってセグメントごとに色を割り当てることです。

実装の手順

• plt.rcParamsで図のサイズを設定し、サブプロット間の余白を調整します。
• NumPyとPandasを使って、日付インデックスd、累積和データy、シリーズsを作成します。
• plt.subplots()で図とサブプロットを生成します。
• mdates.date2num()で日時を数値（xval）に変換し、線分用の座標配列を構築します。
• 「hot」カラーマップを指定したLineCollectionのインスタンスを作成します。
• X軸の主目盛り・補助目盛りのロケーターとフォーマッターを設定します。
• autoscale_view()で表示範囲をデータに合わせて自動調整します。
• show()メソッドで図を表示します。

サンプルコード

import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt, dates as mdates, collections as c
import numpy as np

plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True

d = pd.date_range("2021-01-01", "2021-06-01", freq="7D")
y = np.cumsum(np.random.normal(size=len(d)))
s = pd.Series(y, index=d)

fig, ax = plt.subplots()

xval = mdates.date2num(s.index.to_pydatetime())
p = np.array([xval, s.values]).T.reshape(-1, 1, 2)
s = np.concatenate([p[:-1], p[1:]], axis=1)
lc = c.LineCollection(s, cmap="hot")
lc.set_array(xval)

ax.add_collection(lc)
ax.xaxis.set_major_locator(mdates.MonthLocator())
ax.xaxis.set_minor_locator(mdates.DayLocator())
m = mdates.DateFormatter("%b")
ax.xaxis.set_major_formatter(m)
ax.autoscale_view()

plt.show()

コードの解説

このコードでは、まずpd.date_range()により2021年1月1日から6月1日までの週次（7日間隔）の日付インデックスを生成しています。その後、正規分布に従う乱数の累積和で時系列データを作成します。

マルチカラー表示の鍵となるのは以下の処理です。mdates.date2num()で日時をMatplotlib内部の数値に変換し、隣接する2点をつなぐ線分（セグメント）の配列をreshapeとconcatenateで構築します。このセグメント群をLineCollectionに渡し、set_array(xval)でX値に応じた色のグラデーションを「hot」カラーマップで適用することで、時間の経過とともに色が変化するラインが描画されます。

また、X軸にはMonthLocatorで月単位の主目盛り、DayLocatorで日単位の補助目盛りを設定し、DateFormatter("%b")で月名（Jan、Febなど）を表示しています。

出力結果

上記のコードを実行すると、時間の経過に伴って黒から赤・黄色へと変化するグラデーションラインが描画されます。X軸には月名が表示され、日時インデックスとの対応がひと目でわかります。