python数据分析与机器学习实战-13.调色板及颜色设置

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
%matplotlib inline
sns.set(rc={'figure.figsize':(6,6)})

1 2	current_palette = sns.color_palette() sns.palplot(current_palette)

1	sns.palplot(sns.color_palette("hls",8))

1
2
3

data = np.random.normal(size=(20,6))+np.arange(6)/2
sns.boxplot(data=data,palette=sns.color_palette("hls",8))
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x1a2397bc18>

1	#sns.palplot(sns.hls_palette(8,l=5,s=9))

sns.palplot(sns.color_palette(“Paired”,20))

1	sns.palplot(sns.color_palette("Blues"))

1	sns.palplot(sns.color_palette("BuGn_r"))

1 2	#线性调色板 sns.palplot(sns.color_palette("cubehelix",8))

1	sns.palplot(sns.light_palette("green"))

1	sns.palplot(sns.dark_palette("green"))

1 2	#由深到浅 sns.palplot(sns.light_palette("green",reverse=True))

x,y=np.random.multivariate_normal([0,0],[[1,-0.5],[-0.5,1]],size=300).T
pal = sns.dark_palette("green",as_cmap=True)
sns.kdeplot(x,y,cmap=pal)
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x1a25409eb8>

# seaborn