使用 Seaborn 建立不同的調色盤
本文將探討 Seaborn 調色盤的不同選項。我們還將向你展示如何在 Seaborn 中建立自定義調色盤。
使用 Seaborn 建立不同的調色盤
讓我們首先匯入 Seaborn 並將其儲存為 seaborn。我們還將從名為 tips 的 Seaborn 庫中載入一些資料。
import seaborn as seaborn
檢視 customer_bill 資料框的頂部，你會發現每個客戶留下的賬單金額和小費金額都不同。我們也有不同的特點，比如一週中的哪一天或提供那頓飯的時間。
customer_bill = seaborn.load_dataset('tips')
customer_bill.head()
現在我們將 set_style 設定為 darkgrid 並使用 scatterplot 函式建立散點圖。
在這個 scatterplot 函式中，我們將 total_bill 傳遞給 x 軸，而 y 軸表示 tip。data 屬性來自 customer_bill 資料框。
我們還可以將另一列，如 day 的分類列傳遞給 hue 屬性。這將在一週中的每一天分成不同的顏色。
import seaborn as seaborn
# collect data from seaborn
customer_bill = seaborn.load_dataset('tips')
customer_bill.head()
# set grid style
seaborn.set_style('darkgrid')
seaborn.scatterplot(x='total_bill', y='tip', data=customer_bill, hue='day')
# uncomment the below code if you are not using jupyter notebook
# import matplotlib.pyplot as plot
# plot.show()
如果你注意到，Seaborn 在散點圖中使用其預設調色盤。我們可以使用 color_palette() 函式檢查預設 Seaborn 的調色盤。
seaborn.color_palette()
這將顯示 Seaborn 用於前四種顏色的預設調色盤。
我們可以在 color_palette() 函式中傳遞幾個選項。如果我們傳遞一個有效的字串名稱，例如 Pastel2，我們將看到其他調色盤。
seaborn.color_palette("Pastel2")
我們可以使用不同的命名調色盤。我們只需要新增這個 palette 引數並將其設定為等於有效的調色盤名稱。
seaborn.set_style('whitegrid')
seaborn.scatterplot(x='total_bill', y='tip', data=customer_bill, hue='day',palette='Pastel2')
目前我們可以在 Seaborn 中使用 170 種不同的命名調色盤。如果你忘記了他們的名字，你不必去找他們；你可以傳遞無效的調色盤名稱，例如：
seaborn.scatterplot(x='total_bill', y='tip', data=customer_bill, hue='day',palette='GH')
輸出：
如果你注意到其中很多帶有 _r。這些是相同的調色盤，但順序相反。
seaborn.color_palette("Pastel2_r")
如果我們不傳遞調色盤引數，那麼 Seaborn 會設定預設的調色盤顏色。
seaborn.scatterplot(x='total_bill', y='tip', data=customer_bill)
如果我們想更新這些點的顏色，我們將其稱為 color。它不是調色盤；它是一種顏色，因為我們在整個圖形中只有一種顏色，但請注意如果我們將這種顏色切換為藍色字串會發生什麼。
seaborn.scatterplot(x='total_bill', y='tip', data=customer_bill,color='blue')
這是 Matplotlib 藍色，而不是 Seaborn 藍色。
假設我們想使用 color_palette() 函式提取 Seaborn 藍色，並選擇前兩種顏色。這給了我們第一個元組，藍色，第二個，橙色。
BLUE, ORANGE = seaborn.color_palette()[:2]
seaborn.scatterplot(x='total_bill', y='tip', data=customer_bill,color=BLUE)
在 Seaborn 中建立自定義調色盤
我們可以在 Seaborn 中基於單一顏色或混合多種顏色建立自定義調色盤。我們甚至可以建立一個突出顯示某個特定類別的調色盤。
我們可以通過多種方式使用 Seaborn 建立自定義調色盤。如果我們需要這個調色盤中的其他顏色，我們可以傳遞一個整數。
seaborn.color_palette("Pastel2",10)
我們還可以通過訪問 light_palette() 函式來建立我們的調色盤，該方法接受一種命名顏色。此調色盤包含一種顏色的不同深淺。
seaborn.light_palette('gray')
Seaborn 有一個建立深色調色盤的 dark_palette() 函式。顏色從較暗的陰影開始，然後上升到指定的顏色。
seaborn.dark_palette('red')
Seaborn 還允許我們使用這個 blend_palette() 函式建立不同的調色盤，引數將是一個顏色列表。這將建立一個調色盤，混合我們在列表中傳遞的所有顏色。
seaborn.blend_palette(['blue', 'red', 'green'], 12)
讓我們將 blend_palette() 傳遞給調色盤引數。執行此操作時可能會出現錯誤，因為 blend_palette() 的預設顏色數為六，但我們的 day 列中只有四個不同的類別。
seaborn.scatterplot(x='total_bill',
y='tip',
data=customer_bill,
hue='day',
palette=seaborn.blend_palette(['green','red']))
輸出：
我們需要傳遞一個整數，因為我們的 day 列類別存在。
seaborn.scatterplot(x='total_bill',
y='tip',
data=customer_bill,
hue='day',
palette=seaborn.blend_palette(['green','red'],4))
Seaborn 為我們提供了使用突出顯示調色盤的選項，只要我們想強調一個或兩個類別，就會使用它。我們將為每個獨特的日子建立一個調色盤字典。
P_DICT = {k: 'gray' for k in customer_bill.day.unique()}
P_DICT
那天的名字將是這個字典的關鍵。
如果我們想在圖中突出顯示星期五，我們可以為我們感興趣的任何類別分配一個新值 red。
P_DICT['Fri']='red'
seaborn.scatterplot(x='total_bill',
y='tip',
data=customer_bill,
hue='day',
palette=P_DICT)
我們可以看到除了星期五之外所有的日子都是灰色的，用紅色著色。如果我們想突出某一天，這可能很有用。
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