18-12-7-可视化库Seaborn学习笔记(二:Color)

本文介绍了Seaborn库中的颜色管理,包括调色板的使用,如分类色板、连续色板和自定义调色板。重点讲解了hls_palette()函数如何控制颜色的亮度和饱和度,以及如何使用XKCD颜色命名。同时,文章还提到了cubehelix_palette()和light_palette()、dark_palette()在创建连续调色板中的应用。

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目录

 

1,调色板

分类色板

圆形画板

hls_palette()函数来控制颜色的亮度和饱和

使用XKCD颜色来命名颜色

连续色板

cubehelix_palette()调色板

light_palette()和dark_palette()调用定制连续调色板


1,调色板

  • 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)

6个默认的颜色循环主题:深沉,柔和,柔和,明亮,黑暗,色盲

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", 12))

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