基本
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from __future__ import division
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
1末早、定性調(diào)色板 Qualitative
默認(rèn)的定性調(diào)色板：deep, muted, pastel, bright, dark, colorblind.
current_palette = sns.color_palette()
sns.palplot(current_palette)
02_01.png
current_palette = sns.color_palette("pastel")
sns.palplot(current_palette)
02_02.png
2、使用環(huán)形調(diào)色板
畫出均勻色帶的顏色（改變顏色菩貌，但是保持色彩的亮度和飽和度）
hls_palette : h(hue)l(lightness)s(saturation)，均在0-1之間
sns.palplot(sns.hls_palette(8, l=.3, s=.8))
sns.palplot(sns.husl_palette(8, l=.3, s=.8))
02_03.png
3拉庶、自定義一個RGB顏色帶
flatui = ["#9b59b6", "#3498db", "#95a5a6", "#e74c3c", "#34495e", "#2ecc71"]
sns.palplot(sns.color_palette(flatui))
02_041.png
4恐似、序列顏色 Sequential
cubehelix_palette
最好：start03,rot-11
sns.palplot(sns.cubehelix_palette(8, start=.5, rot=-.75))
sns.palplot(sns.cubehelix_palette(8, start=1.2, rot=.01))
02_04.png
sns.palplot(sns.cubehelix_palette(8, start=2, rot=0, dark=0, light=.95, reverse=True))
sns.palplot(sns.cubehelix_palette(8, start=2, rot=0.05, reverse=True))
02_05.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)
02_06.png
light_palette、dark_palette 兩種顏色調(diào)涣旨，漸亮歪架、漸暗
sns.palplot(sns.light_palette("green"))
sns.palplot(sns.light_palette("#000000"))
02_07.png
sns.palplot(sns.dark_palette("purple"))
sns.palplot(sns.dark_palette("#a27712"))
pal = sns.dark_palette("palegreen", as_cmap=True)
sns.kdeplot(x, y, cmap=pal)
02_08.png
5、對稱色調(diào) diverging_palette
sns.palplot(sns.diverging_palette(145, 280, s=85, l=25, n=7))
sns.palplot(sns.diverging_palette(10, 220, sep=80, n=7))
02_09.png
sns.palplot(sns.diverging_palette(255, 133, l=60, n=7, center="dark"))
02_10.png
6霹陡、色調(diào)畫圖
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()
02_11.png
with sns.color_palette("PuBuGn_d"):
sinplot()
02_12.png
with sns.cubehelix_palette(8, start=1.2, rot=.01):
sinplot()
02_13.png
