Seaborn 色调顺序

Seaborn 是一个用于数据可视化的 Python 库，它提供了一组漂亮的默认主题和预定义颜色调色板，方便用户创建具有高质量的统计图形。

在 Seaborn 中，可以使用 color_palette() 函数来设置色调调色板。其中，seaborn.color_palette(palette=None, n_colors=None, desat=None) 函数用于创建颜色调色板。

在 Seaborn 中，提供了几种预定义的色调顺序调色板，可以通过 seaborn.color_palette(palette=None, n_colors=None, desat=None) 函数来调用。其中，一些常用的 Seaborn 色调顺序调色板如下：

1. deep：通过亮度和饱和度区分的颜色序列，适用于离散数据。

import seaborn as sns
import pandas as pd
import numpy as np
%matplotlib inline

sns.set_palette("deep")
current_palette = sns.color_palette()

sns.palplot(current_palette)

2. muted：通过亮度和饱和度区分的颜色序列，适用于离散数据。

sns.set_palette("muted")
current_palette = sns.color_palette()

sns.palplot(current_palette)

3. pastel：通过亮度和饱和度区分的颜色序列，适用于离散数据。

sns.set_palette("pastel")
current_palette = sns.color_palette()

sns.palplot(current_palette)

4. bright：通过亮度和饱和度区分的颜色序列，适用于离散数据。

sns.set_palette("bright")
current_palette = sns.color_palette()

sns.palplot(current_palette)

5. dark：通过亮度和饱和度区分的颜色序列，适用于离散数据。

sns.set_palette("dark")
current_palette = sns.color_palette()

sns.palplot(current_palette)

6. colorblind：通过亮度和饱和度区分的颜色序列，适用于离散数据，色盲友好。

sns.set_palette("colorblind")
current_palette = sns.color_palette()

sns.palplot(current_palette)

从上面的调色板可以看出，通过 Seaborn 可以非常方便地创建持续性可视化。因此，使用 Seaborn 可以轻松地帮助程序员实现精美的统计图形，而以上介绍的 Seaborn 色调顺序调色板也可以方便地帮助程序员快速选择合适的颜色序列。