Seaborn使用(2)：Choosing color palettes

HuGuoDong
归档
Page content

调色板

颜色很重要，如果使用的好，就会帮助你突出数据的特征。

  • 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

下面是使用seaborn的color palettes的一些例子，这些例子官网上面都已经有详细的介绍。

网址为：http://seaborn.pydata.org/tutorial/color_palettes.html#palette-tutorial

%matplotlib inline
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

sns.set(rc={"figure.figsize": (6, 6)})
np.random.seed(sum(map(ord, "palettes")))

current_palette = sns.color_palette()
sns.palplot(current_palette)

png

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

png

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

<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0xb1a9b70>

png

sns.palplot(sns.husl_palette(8))

png

# l- lightness
# s- saturation 
sns.palplot(sns.hls_palette(8, l=.3, s=.8))

png

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

png

sns.palplot(sns.color_palette("Set2", 10))

png

sns.palplot(sns.color_palette("deep"))
sns.palplot(sns.color_palette("muted"))
sns.palplot(sns.color_palette("pastel"))
sns.palplot(sns.color_palette("bright"))
sns.palplot(sns.color_palette("dark"))
sns.palplot(sns.color_palette("colorblind"))

# print(help(sns.color_palette))

Help on function palplot in module seaborn.miscplot:

palplot(pal, size=1)
    Plot the values in a color palette as a horizontal array.
    
    Parameters
    ----------
    pal : sequence of matplotlib colors
        colors, i.e. as returned by seaborn.color_palette()
    size :
        scaling factor for size of plot

None

png

png

png

png

png

png

flatui = ["#9b59b6", "#3498db", "#95a5a6", "#e74c3c", "#34495e", "#2ecc71"]
sns.palplot(sns.color_palette(flatui))

png

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);

png

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

png

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

png

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

png

x, y = np.random.multivariate_normal([0, 0], [[1, -.5], [-.5, 1]], size=300).T
cmap = sns.cubehelix_palette(light=1, as_cmap=True)
sns.kdeplot(x, y, cmap=cmap, shade=True);

png

sns.choose_cubehelix_palette()

png

sns.palplot(sns.light_palette("green"))

png

sns.palplot(sns.dark_palette("purple"))

png

sns.palplot(sns.color_palette("RdBu_r", 7))

png

sns.palplot(sns.diverging_palette(220, 20, n=7))

png

def sinplot(flip=1):
    x = np.linspace(0, 14, 100)
    for i in range(1, 7):
        plt.plot(x, np.sin(x + i * .5) * (7 - i) * flip)

sns.set_palette("husl")
sinplot()

png