【Python】Matplotlibで棒グラフの色を自動的に循環させる方法

Matplotlibで棒グラフ（バープロット）を作成する際、各系列に異なる色を手動で指定するのは面倒です。そこで便利なのが、色を自動的に循環させる機能です。この記事では、prop_cycleを使って棒グラフの色を自動的に切り替える方法を解説します。

実装の手順

• figureサイズを設定し、サブプロット間および周囲のパディングを調整します。
• plt.cycler()を使って、異なる色の自動サイクラー（カラーサイクル）を設定します。
• 棒グラフを描画するためのPandasデータフレームを作成します。
• plot()メソッドにkind="bar"を指定して、棒グラフを描画します。
• show()メソッドで図を表示します。

サンプルコード

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 図のサイズとレイアウトの設定
plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True

# 色の自動サイクルを設定（赤・緑・青・黄）
plt.rc('axes', prop_cycle=(plt.cycler('color', ['r', 'g', 'b', 'y'])))

# サンプルデータの作成
df = pd.DataFrame(dict(name=["John", "Jacks", "James"], age=[23, 20, 26],
marks=[88, 90, 76], salary=[90, 89, 98]))

# 棒グラフとして描画
df.set_index('name').plot(kind='bar')

plt.show()

コードのポイント

このコードの重要な部分は以下の行です。

plt.rc('axes', prop_cycle=(plt.cycler('color', ['r', 'g', 'b', 'y'])))

plt.cycler('color', [...])で色のリストからサイクラーを作成し、plt.rc('axes', prop_cycle=...)で軸（axes）のデフォルトのカラーサイクルとして登録しています。これにより、以降に描画されるすべてのプロットで、指定した色が順番に自動的に適用されます。

また、df.set_index('name')で「name」列をインデックスに設定することで、X軸に人物名が表示され、「age」「marks」「salary」の3つの系列がそれぞれ異なる色の棒グラフとして描画されます。

出力結果

上記のコードを実行すると、John・Jacks・Jamesの3人ごとに、年齢・点数・給与の3つのデータ系列が、赤・緑・青・黄のカラーサイクルに従って自動的に色分けされた棒グラフが表示されます。新しい系列が追加されても、自動的に次の色が割り当てられるため、色指定の手間が省けます。