使用seaborn强大的调色能力

前言

seaborn 还拥有强大的调色能力，并且操作简单

seaborn.color_palette()

使用调色板的方法
seaborn.color_palette(palette=None, n_colors=None, desat=None)
Return a list of colors defining a color palette. 返回的是一个调色板定义的一个颜色列表。
这个方法的参数就没有以前的多了
Parameters:
palette: None, string, or sequence, optional
可以不写，可以填写字符串，也可以是一个序列
Name of palette or None to return current palette. If a sequence, input colors are used but possibly cycled and desaturated.这里需要注意的是，如果填写的是一个序列，当用完这些颜色的时候，就会进行颜色循环使用，这对显示的图像来说是不太友好的。

n_colors : int, optional
可以指定颜色的数量，上面那个参数说了，如果颜色用完就会循环，这样很不好，这里可以指定需要的颜色数量，这样就友好了很多。
Number of colors in the palette. If None, the default will depend on how palette is specified. Named palettes default to 6 colors, but grabbing the current palette or passing in a list of colors will not change the number of colors unless this is specified. Asking for more colors than exist in the palette will cause it to cycle.
如果不指定这个参数，将会使用默认的调色板，默认的调色板有6个颜色。

desat : float, optional
浮点数，可选
Proportion to desaturate each color by.按照比例降低每一种颜色的饱和度。

Returns:
palette : list of RGB tuples. 返回一个颜色三元组列表（默认是6个）

已经把参数说完了，不过还是把官方文档的地址贴出来吧：官方文档传送门

demo

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from pandas import Series, DataFrame


# 强大的调色功能
def sinplot():
    x = np.linspace(0, 14, 100)
    plt.figure(figsize = (8, 6))# 8 * 6
    for i in range(4):
        plt.plot(x, np.sin(x + i) * (i + 0.75),
                 label = 'sin(x + %s) * (%s + 0.75)' % (i, i))
    plt.legend()
    plt.show()


import seaborn as sns
sinplot()

# 创建 调色板
# print(sns.color_palette())
''' 每一个元素都是一个 rgb 三元组
[(0.12156862745098039, 0.4666666666666667, 0.7058823529411765), 
(1.0, 0.4980392156862745, 0.054901960784313725), 
(0.17254901960784313, 0.6274509803921569, 0.17254901960784313), 
(0.8392156862745098, 0.15294117647058825, 0.1568627450980392), 
(0.5803921568627451, 0.403921568627451, 0.7411764705882353), 
(0.5490196078431373, 0.33725490196078434, 0.29411764705882354), 
(0.8901960784313725, 0.4666666666666667, 0.7607843137254902), 
(0.4980392156862745, 0.4980392156862745, 0.4980392156862745), 
(0.7372549019607844, 0.7411764705882353, 0.13333333333333333), 
(0.09019607843137255, 0.7450980392156863, 0.8117647058823529)]

'''

#　将画板　画出来
sns.palplot(sns.color_palette())

# 有如下种配色方案
pal_style = ['deep', 'muted', 'pastel', 'bright', 'dark', 'colorblind']
sns.palplot(sns.color_palette('dark'))

# 设置　配色方案
sns.set_palette(sns.color_palette('dark'))
sinplot() # 图1

# 恢复默认状态
sns.set()

# 通过 with 控制 上下文管理
with sns.color_palette('dark'): # 在with 的内容就和with 之后的不同了
    sinplot() # 图2

#　所需要的色板颜色大于６个，应该怎么办呢？
sns.color_palette() # 可以传入 具体的 数值，可以手动自定义
# 如下：
pall = sns.color_palette([(0.5, 0.1, 0.7), (0.3, 0.1, 0.9)])
sns.palplot(pall) #　该方式也不是很方便，毕竟需要手动写入
sinplot() # 图3

# 使用 sns 提供的方法（推荐）
sns.color_palette('hls' , 8) # 第二个参数 8，生成八个参数的画板