Python中的Seaborn怎么使用sns.set_palette()

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sns.set_palette()

如果你想将默认调色板自定义为你喜欢的颜色组合，此功能非常方便。我们可以使用Matplotlib中的彩色映射。这里是从颜色库中选择的。让我们将调色板更改为"rainbow"并再次查看该图：

# 更改默认调色板sns.set_palette('rainbow')# 图plt.figure(figsize=(9, 5))sns.scatterplot(data=df, x='body_mass_g', y='bill_length_mm',                 alpha=0.7, hue='species', size='gender')plt.legend(loc='upper right', bbox_to_anchor=(1.3, 1));

如果找不到你喜欢的Matplotlib颜色映射，可以手动选择颜色来创建自己独特的调色板。 创建自己调色板的一种方法是将颜色名称列表传递给函数，如下例所示。

# 更改默认调色板sns.set_palette(['green', 'purple', 'red'])# 图plt.figure(figsize=(9, 5))sns.scatterplot(data=df, x='body_mass_g', y='bill_length_mm',                 alpha=0.7, hue='species', size='gender')plt.legend(loc='upper right', bbox_to_anchor=(1.3, 1));

如果颜色名称不能很好地捕捉到你所追求的，你可以使用十六进制颜色构建自己的调色板来访问更广泛的选项（超过1600万种颜色！）。这里是我最喜欢的资源，可以找到一个十六进制的自定义调色板。我们来看一个例子：

# 更改默认调色板sns.set_palette(['#62C370', '#FFD166', '#EF476F'])# 图plt.figure(figsize=(9, 5))sns.scatterplot(data=df, x='body_mass_g', y='bill_length_mm',                 alpha=0.7, hue='species', size='gender')plt.legend(loc='upper right', bbox_to_anchor=(1.3, 1));

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