Seaborn--调色板(二)

调色板

颜色很重要
color_palette()能传入任何Matplotlib所支持的颜色
color_palette()不写参数则默认颜色
set_palette()设置所有图的颜色
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
sns.set(rc={"figure.figsize": (6, 6)})

分类色板

current_palette = sns.color_palette()
sns.palplot(current_palette)#调色盘为current_palette

在这里插入图片描述6个默认的颜色循环主题: deep, muted, pastel, bright, dark, colorblind

圆形画板

当你有六个以上的分类要区分时,最简单的方法就是在一个圆形的颜色空间中画出均匀间隔的颜色(这样的色调会保持亮度和饱和度不变)。这是大多数的当他们需要使用比当前默认颜色循环中设置的颜色更多时的默认方案。

最常用的方法是使用hls的颜色空间,这是RGB值的一个简单转换。

sns.palplot(sns.color_palette("hls", 8)) #颜色色块个数为8个

在这里插入图片描述

data = np.random.normal(size=(20, 8)) + np.arange(8) / 2
sns.boxplot(data=data,palette=sns.color_palette("hls", 8))

在这里插入图片描述
hls_palette()函数来控制颜色的亮度和饱和

l-亮度 lightness
s-饱和 saturation
sns.palplot(sns.hls_palette(8, l=.7, s=.9))

在这里插入图片描述

sns.palplot(sns.color_palette("Paired",8)) #分组颜色设置 -'Paried'

在这里插入图片描述
使用xkcd颜色来命名颜色
xkcd包含了一套众包努力的针对随机RGB色的命名。产生了954个可以随时通过xdcd_rgb字典中调用的命名颜色。

plt.plot([0, 1], [0, 1], sns.xkcd_rgb["pale red"], lw=3)
plt.plot([0, 1], [0, 2], sns.xkcd_rgb["medium green"], lw=3)
plt.plot([0, 1], [0, 3], sns.xkcd_rgb["denim blue"], lw=3)

在这里插入图片描述

colors = ["windows blue", "amber", "greyish", "faded green", "dusty purple"]
sns.palplot(sns.xkcd_palette(colors))

在这里插入图片描述
连续色板
色彩随数据变换,比如数据越来越重要则颜色越来越深

sns.palplot(sns.color_palette("Blues"))

在这里插入图片描述如果想要翻转渐变,可以在面板名称中添加一个_r后缀

sns.palplot(sns.color_palette("BuGn_r"))

在这里插入图片描述
cubehelix_palette()调色板
色调线性变换

sns.palplot(sns.color_palette("cubehelix", 8))

在这里插入图片描述

sns.palplot(sns.cubehelix_palette(8, start=.5, rot=-.75))

在这里插入图片描述

sns.palplot(sns.cubehelix_palette(8, start=.75, rot=-.150))

在这里插入图片描述
light_palette() 和dark_palette()调用定制连续调色板

sns.palplot(sns.light_palette("green")) #按照green做浅色调色盘

在这里插入图片描述

sns.palplot(sns.dark_palette("purple")) #按照purple做深色调色盘

在这里插入图片描述

sns.palplot(sns.light_palette("navy", reverse=True))
#reverse ---> 转置颜色

在这里插入图片描述

x, y = np.random.multivariate_normal([0, 0], [[1, -.5], [-.5, 1]], size=300).T
pal = sns.dark_palette("green", as_cmap=True)
sns.kdeplot(x, y, cmap=pal);

在这里插入图片描述

sns.palplot(sns.light_palette((210, 90, 60), input="husl"))
#从 HUSL 空间种子生成选项板  还是用默认参数比较好,如果对颜色空间很熟,也可以指定好颜色空间。

在这里插入图片描述

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