Seaborn – 调色板

Seaborn是一个基于matplotlib库的数据可视化库，它提供了许多美观的图形样式、更高功能性的统计图形等等特性，使得数据分析工作更加方便和高效，尤其是适用于Python程序员。

其中，Seaborn – 调色板是Seaborn库的一部分，是指设置和管理图形外观的一组颜色方案，通过调用不同的调色板，可以直接实现数据可视化中颜色的变化。

Seaborn调色板分类

Seaborn的调色板分成以下几类：

1. Qualitative (分类调色板)：适用于离散色块

2. Sequential (连续调色板)：适用于连续变化的数据

3. Diverging (发散调色板)：适用于有明显正负两个极端的数据

下面分别介绍这三类调色板的具体使用方法。

Qualitative (分类调色板)

分类调色板适用于离散色块，例如饼图、分组柱状图等，每个类别都有不同的颜色。

使用Seaborn中的默认’colorblind’调色板：

import seaborn as sns
sns.set(style=”darkgrid”, palette=”colorblind”)

你可以查看当前pyplot的调色板：

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

Sequential (连续调色板)

连续调色板适用于连续变化的数据，例如heatmap，高度图等。

Seaborn中提供了许多连续调色板，例如’Blues’, ‘BuGn_r’等，可以通过as_cmap参数来使用。

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

uniform_data = np.random.rand(10, 12)
cmap = sns.cubehelix_palette(as_cmap=True, dark=0, light=1, reverse=True)
sns.heatmap(uniform_data, cmap=cmap)
plt.show()

Diverging (发散调色板)

发散调色板适用于有明显正负两个极端的数据，例如温度图，以0为中心值，色彩分为两端。

使用Seaborn中的默认’coolwarm’调色板：

import seaborn as sns
sns.set(style=”whitegrid”, palette=”coolwarm”)

你可以查看当前pyplot的调色板：

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

以上是Seaborn – 调色板的简要介绍，Seaborn有非常多的应用，可以根据具体的需求使用相应的颜色方案，达到更好的视觉效果。