色调 seaborn - Python

简介

seaborn是一个基于matplotlib库的python数据可视化库，专注于统计图形。它提供了一些高度封装的可视化接口，使得绘图变得更加简单。

当处理数据并且需要展示基于种类的统计关系图时, seaborn库提供了一个方便和美观的选择。通过使用seaborn库，您可以快速构建各种分类图、散点图、分布图、时间序列图等。

更为重要的是，通过设置颜色、样式等参数，seaborn库使得绘制的图形更加美观，更加可读性。

安装

使用以下命令安装最新版本:

!pip install seaborn

您也可以通过conda安装:

!conda install seaborn

使用

下面是一个使用seaborn库绘制散点图的例子：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 导入数据
tips = sns.load_dataset("tips")

# 绘制散点图并且设置颜色
sns.scatterplot(x="total_bill", y="tip", data=tips, color="red")

# 添加标题和标签
plt.title("Total Bill vs Tip")
plt.xlabel("Total Bill")
plt.ylabel("Tip")

# 显示图形
plt.show()

这段代码将绘制一张散点图，横坐标是账单金额(total_bill)，纵坐标是小费金额(tip)。通过设置color参数来改变颜色。

更多的例子可以在seaborn官网上查看。

色调

在seaborn中，颜色是一个重要的因素。通过调整色彩，您可以在不同的情境下传达各种不同的信息。

seaborn预定义了六个调色板，分别是 Deep, Muted, Pastel, Bright, Dark, 和 Colorblind，每个调色板中包含六个颜色。可以通过以下命令输出这部分内容的markdown文档：

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"))

输出结果:

除了预定义的调色板，您也可以使用任意种不同的颜色，比如RGB值。

例如，下面的代码将用RGB颜色自定义绘制一个带有格子的热力图：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个自定义颜色的列表
colors = [(0.1, 0.1, 0.1), (0.2, 0.2, 0.2), (0.4, 0.4, 0.4), 
          (0.7, 0.7, 0.7), (0.8, 0.8, 0.8), (0.9, 0.9, 0.9)]

# 使用颜色列表绘制热力图
sns.heatmap(data, cmap=sns.color_palette(colors))

# 显示图形
plt.show()

这段代码将绘制一个带有六种不同颜色的热力图，分别是从黑到白的六种不同程度的灰色。

总结

通过seaborn库，您可以快速构建各种基于种类的统计关系图，同时调整颜色、样式等参数。这能让您的图形看上去更美观、更具可读性。