seaborn–color palette

原文:https://www.geeksforgeeks.org/seaborn-color-palette/

在本文中,我们将看到 seaborn color_palette(),可用于为剧情着色。使用调色板我们可以生成具有不同 颜色 的点。在下面这个例子中,我们可以看到调色板可以负责生成不同的颜色映射值。

语法:seaborn . color _ palette(palette = Nonen_colors=Nonedesat=None)

参数:

  • 调色板: 调色板名称或无返回当前调色板。
  • n_colors: 调色板中的颜色数量。
  • 去饱和:比例去饱和每种颜色。

返回:RGB 元组或 matplotlib.colors.Colormap 的列表

我们将对使用调色板()类型的不同方式进行分类

  • 定性的
  • 连续的
  • 分歧

定性

当变量本质上是分类的,分配给每个组的颜色需要不同时,使用定性调色板。如图所示,图中的定性调色板为变量的每个可能值分配一种颜色。

例:

Python 3

from matplotlib import pyplot as plt
import seaborn as sns
current_palette = sns.color_palette()
sns.palplot(current_palette)
plt.show()

输出:

连续的

依次 调色板的颜色从浅到深依次移动。 当分配给被着色的变量是数字或具有固有的有序值时,可以用如图所示的顺序调色板来描述它。

示例:

Python 3

from matplotlib import pyplot as plt
import seaborn as sns
current_palette = sns.color_palette()
sns.palplot(sns.color_palette("Greys"))
plt.show()

输出:

分歧

当我们处理像+ve 和-ve( 低值和高值)这样的混合值时,发散调色板是可视化的最佳选择。

示例:

Python 3

from matplotlib import pyplot as plt
import seaborn as sns
current_palette = sns.color_palette()
sns.palplot(sns.color_palette("terrain_r", 7))
plt.show()

输出:

用一些例子来理解一下:

例 1:

在这个例子中,我们使用了 sns.color_palette()来构建一个颜色图,并且使用了 sns .触须()来显示颜色图中具有“深”属性的颜色。

Python 3

# import module
import pandas as pd
import seaborn as sns

sns.palplot(sns.color_palette("deep", 10))

输出:

调色板的可能值为:

重音',' Accent_r ',' Blues ',' Blues_r ',' BrBG_r ',' BuGn_r ',' BuPu ',' BuPu_r ',' CMRmap ',' CMRmap_r ',' Dark2 ',' Dark2_r ',' GnBu ',' GnBu_r ',' Greens ',' Greens_r ',' Greys_r ',' OrRd ',' Oranges_r ',' PRGn ',' PRGn_r ',' paitten _ r ',' palette 1 _ r ',' palette 2 _ r ',' PiYG ' ' bone_r ',' brg ',' brg_r ',' bwr_r ',' civic dis ',' cividis _ r ',' coolwarm ',' coolwarm_r ',' copper_r ',' cubehelix ',' cubehelix_r ',' flag_r ',' gist_earth ',' gist_gray ',' gist_gray_r ',' gist_heat_r ',' gist_ncar ',' gist_rainbow ',' gist_rainbow_r ',' gist_stern ',' gist_stern_r '

例 2:

在本例中,我们使用了 sns.color_palette()来构建一个颜色映射,并使用 sns .触须()来显示颜色映射中具有“静音”属性的颜色。

Python 3

import pandas as pd
import seaborn as sns

sns.palplot(sns.color_palette("muted", 10))

输出:

例 3:

在这个例子中,我们使用了 sns.color_palette()来构建一个颜色图,并且使用了 sns .触须()来显示颜色图中具有“亮”属性的颜色。

Python 3

import pandas as pd
import seaborn as sns

sns.palplot(sns.color_palette("bright", 10))

输出:

例 4:

在这个例子中,我们使用了 sns.color_palette()来构建一个颜色图,并且使用了 sns .触须()来显示颜色图中具有“暗”属性的颜色。

Python 3

import pandas as pd
import seaborn as sns

sns.palplot(sns.color_palette("dark", 10))

输出:

例 5:

在本例中,我们使用了 sns.color_palette()来构建一个颜色映射,并使用了 sns .触须()来显示带有“BuGn_r”属性的颜色映射中存在的颜色。

Python 3

import pandas as pd
import seaborn as sns

sns.palplot(sns.color_palette("BuGn_r", 10))

输出:

例 6:

在本例中,创建一个自己的调色板,并将其设置为当前调色板

Python 3

import pandas as pd
import seaborn as sns

color = ["green", "White", "Red", "Yellow", "Green", "Grey"]
sns.set_palette(color)
sns.palplot(sns.color_palette())

输出: