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【譯】Seaborn教程(二)選擇配色方案

ranwu / 1263人閱讀

摘要:讓選擇和使用配色方案變得簡單且適用于你工作的數據種類和你想要達到的可視化目標。使用建立配色方案管理不同的配色方案所使用的重要函數是。

原文:http://web.stanford.edu/~mwaskom/software/seaborn/tutorial/color_palettes.html

選擇配色方案

配色是圖表設計里最重要的方面之一,因為如果配色方案好,它可以清晰展現數據的模式和規律,否則就會把這些規律和模式隱藏起來。有非常多學習可視化配色的小技巧的資源,我只討論了series of blog posts的一部分。詳情可以看Rob Simmon的more technical paper。matplotlib的文檔也有一份講述了建立彩圖的各項感性屬性的精彩文檔。

Seaborn讓選擇和使用配色方案變得簡單且適用于你工作的數據種類和你想要達到的可視化目標。

%matplotlib inline    

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

sns.set(rc={"figure.figsize": (6, 6)})
np.random.seed(sum(map(ord, "palettes")))
使用color_palette()建立配色方案

管理不同的配色方案所使用的重要函數是color_palette()。這個函數提供一個到多數(盡管不是全部)生成顏色的可行方式的接口,并且它在任意有palette變量的函數內部使用(在某些情況下如果需要復數的色彩,color變量也需要)

color_palette()將接收任何seaborn調色板和matplotlib彩圖(jet除外,你永遠都不應該使用它)的名字作為參數。它也可以接收一系列在任意有效的matplotlib格式(RGB tuples, hex color codes, or HTML color names)下設置好的顏色。它的返回值通常是一個RGB元組的list。

最后,調用無參數調用color_palette()會返回當前的缺省顏色集。

一個對應的函數set_palette(),能接收同樣的參數,并且會為所有的布局設置缺省顏色集。你也可以通過在with語句里使用color_palette()來臨時設置本色方案。(如下)

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