python可視化進階---seaborn1.2 調色盤color_palette()

一、調色盤

對圖表整體顔色、比例進行風格設定，包括顔色色闆等

調用系統風格進行資料可視化

1.color_palette()

預設6種顔色：deep,muted, pastel, bright, dark, colorblind

seaborn, color_palette(palette=None, n_colors = None, desat = None)

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
 
current_palette = sns.color_palette()
sns.palplot(current_palette)
#其它顔色風格
#風格内容：Accent,Blues,BrBG等等
sns.palplot(sns.color_palette('Accent',8))
#這裡顔色風格為Accent
#顔色色塊個數為8個
#風格顔色轉換（不是所有顔色都可以反轉）：Blues/Blues_r
#分組顔色設定 -'Paried'
sns.palplot(sns.color_palette('Paired', 16))      

以下調色盤分别為current_palette， Accent， Paired

2、設定亮度，飽和度

可用方法：

2.1 husl_palette([n_colors, h, s, l])

2.2 hsl_palette([n_colors, h, l, s])

sns.palplot(sns.hls_palette(8 , l = .8, s = .5))
#l = 亮度
#s = 飽和度      

3. cubehelix_palette()

按照線性增長計算，設定顔色

sns.palplot(sns.cubehelix_palette(8, gamma = 2))
sns.palplot(sns.cubehelix_palette(8, start = .5, rot = -.75))
sns.palplot(sns.cubehelix_palette(8, start = 2, rot = 0, dark = 0, light = .95, reverse = True)      

#n_colors---> 顔色個數

#start ---> 值區間在0-3，開始顔色

#rot ---> 顔色旋轉角度

#gamma ---> 顔色伽馬值，越大顔色越暗

#dark,light ---> 值區間0-1，顔色越深

#reverse ---> 布爾值，預設為False，由淺到深

4.dark_palette(color[, n_colors, reverse, ...]) / light_palette(color[, n_colors, reverse, ...])

顔色深淺

sns.palplot(sns.light_palette('green')) #按照green做淺色調色盤
#sns.palplot(sns.color_palette('Greens')) #cmap為Greens風格
 
sns.palplot(sns.dark_palette('red', reverse = False)) #按照blue做深色調色盤
#reverse ---> 轉置顔色      

注意light_palette和dark_palette的差別

5.diverging_palette()

建立分散顔色

#seaborn.diverging_palette(h_neg,

h_pos, s=75, l=50, sep=10, n=6, center='light', as_cmap=False)

sns.palplot(sns.diverging_palette(145,280, s=85, l=25, n=7))      

#h_neg, h_pos ---> 起始/終止顔色值

#s ---> 值區間0-100，飽和度

#l ---> 值區間0-100，亮度

#n ---> 顔色個數

#center ---> 中心顔色為淺色還是深色'light', 'dark', 預設為light

示例：

plt.figure(figsize = (8,6))

x = np.arange(25).reshape(5,5)

cmap = sns.diverging_palette(200,20,sep=20,as_cmap=True)

sns.heatmap(x, cmap=cmap)#熱力圖

用分散顔色制作熱力圖