可视化库-seaborn-调色板(第五天)

1. 基础的调色板的演示  color_palette() 设置传入的任何颜色，不传使用默认颜色，set_palette() 设置所有图的颜色# 6种主题

# 1 deep
# 2 muted
# 3 pastell
# 4 bright
# 5 dark
# 6 colorblind

# 显示当前所使用的颜色板

current_palette = sns.color_palette()

# 显示颜色板

sns.palplot(current_palette)

plt.show()

2. 圆形画板

# 使用sns.color_palette('hls', 8) 来设置, 'hls'表示颜色空间, 8表示颜色的个数

sns.palplot(sns.color_palette('hls', 8))

plt.show()

3. pattle = sns.color_pattle('hls', 8)  # 使用画图板生成盒图

data = np.random.normal(size=(20, 8)) + np.arange(8) / 2

# 进行盒图画，同时也将颜色板传入

sns.boxplot(data=data, palette=sns.color_palette('hls', 8))

plt.show()

5. 使用sns.hls_palette(8, l=0.7, s=0.7) 直接生成hls颜色板，同时通过l-亮度 s-饱和度

6. sns.color_palette('Paired', 8) 生成配对调色板

sns.palplot(sns.color_palette('Paired', 8))

plt.show()

7. 使用sns.xkcd_rgb() 来使用单个颜色， lw表示的是线条的粗细

plt.plot([0, 1], [0, 1], sns.xkcd_rgb['pale red'], lw=3)

plt.plot([0, 1], [0, 2], sns.xkcd_rgb['medium green'], lw=3)

plt.plot([0, 1], [0, 3], sns.xkcd_rgb['denim blue'], lw=3)

plt.show()

8. sns.xckd_palette 进行颜色板的制作

colors = ['windows blue', 'amber', 'greyish', 'faded green', 'dusty purple']

sns.palplot(sns.xkcd_palette(colors))

plt.show()

9. 连续色板，当只传入一个颜色时，颜色由浅到深，加r_时颜色由深到浅

sns.palplot(sns.color_palette('Blues'))

plt.show()

sns.palplot(sns.color_palette('Blues_r'))

plt.show()

10. 进行色调线性变化 sns.color_palette('cubehelix', 8)

sns.palplot(sns.color_palette('cubehelix', 8))

plt.show()

sns.palplot(sns.cubehelix_palette(8, start=5, rot=-75))

plt.show()

11. sns.light_palette, sns.dark_palette #定制连续的调色板,从浅到深，从深到浅

# 由浅到深

sns.palplot(sns.light_palette('green'))

plt.show()

# 由深到浅

sns.palplot(sns.dark_palette('green'))

plt.show()

# 进行颜色反转

sns.palplot(sns.dark_palette('green', reverse=True))
plt.show()

12. 将颜色渐变图 sns.light_palette 运用到实际的图像上

x, y = np.random.multivariate_normal([0, 0], [[1, -.5], [-.5, 1]], size=300).T

pal = sns.dark_palette('green', as_cmap=True)

sns.kdeplot(x, y, cmap=pal)

plt.show()

13. 指定颜色空间，使用颜色编码来采取指标

sns.palplot(sns.light_palette((210, 90, 60), input='husl'))

plt.show()