Matplotlib 線の書式
公開日 2023-08-10
この記事では、Matplotlibの線の書式を設定する方法を解説します。
線の主な書式を以下の表に示します。
| 引数 | 説明 |
|---|---|
| linewidth/lw | 線の太さ |
| color/c | 線の色 |
| alpha | 色の透明度 |
| linestyle | 線の種類 |
線の太さ¶
線の太さはlinewidthまたはlwで指定します。値が大きいほど線は太くなります。
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot([1, 3, 2], linewidth=3, label="linewidth=3")
ax.plot([0, 2, 1], linewidth=10, label="linewidth=10")
ax.legend()
plt.show()
線の色¶
線の色はcolorまたはcで指定します。指定する方法は、redやblueなどの文字列を与える他に、RGBや16進数のカラーコードで与えることなども可能です。
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot([1, 3, 2], color="red", label="red")
ax.plot([0, 2, 1], color="blue", label="blue")
ax.legend()
plt.show()
線の透明度¶
線の透明度はalphaで指定します。alphaは0から1の範囲を取り、値が小さいほど透明になります。デフォルトの値は1になります。
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot([1, 3, 2], color="blue", alpha=1, label="alpha=1")
ax.plot([0, 2, 1], color="blue", alpha=0.6, label="alpha=0.6")
ax.plot([-1, 1, 0], color="blue", alpha=0.3, label="alpha=0.3")
ax.legend()
plt.show()
線の種類¶
線の種類はlinestyleまたはlsで指定します。文字列または記号で指定できます。
| 文字列 | 記号 | 説明 |
|---|---|---|
| solid | "-" | 実線 |
| dashed | "--" | 破線 |
| dashdot | "-." | 1点鎖線 |
| dotted | ":" | 点線 |
| None | "" | 線なし |
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot([1, 3, 2], linestyle="solid", label="solid")
ax.plot([0, 2, 1], linestyle="dashed", label="dashed")
ax.plot([-1, 1, 0], linestyle="dashdot", label="dashdot")
ax.plot([-2, 0, -1], linestyle="dotted", label="dotted")
ax.plot([-3, -1, -2], linestyle="None", label="None")
ax.legend()
plt.show()
また、linestyleには任意の線の種類を指定することもできます。以下のようにタプルを与えます。最初の要素でオフセットを指定し、以降でonに線の長さ、offに空白の長さを指定します。onとoffは繰り返し指定できます。
(offset, (on, off))(offset, (on, off, on, off))(offset, (on, off, on, off, on, off))...
以下にオフセットの例を示します。青線はオフセット0, オレンジの線はオフセット5です。オレンジ線の一番左側は、通常の破線の半分の長さとなっています。
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot([1, 3, 2], linestyle=(0, (10, 10)), label="(0, (10, 10))")
ax.plot([0, 2, 1], linestyle=(5, (10, 10)), label="(5, (10, 10))")
ax.legend()
plt.show()
また、以下に2点鎖線の例を示します。
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot([1, 3, 2], linestyle=(0,(6,2,1,2,1,2)), label="(0,(6,2,1,2,1,2))")
ax.legend()
plt.show()