更改 Seaborn 包中的图表颜色

Question

我希望能改变这个图表的颜色，它可以正确地展示数据，但是你可以看到，由于所有这些颜色非常相似（7个类别），所以很难阅读。有简单的方法可以做到吗？ 生成图表的代码：

sns.pairplot(data, kind="scatter", hue = "Class")

- Anastasia Vargas

Answer 1

您可以使用可选参数pallete，例如（参见此处）：

sns.pairplot(data, kind="scatter", hue = "Class", pallete = "Paired")

在此示例中，我选择了配色方案“Paired”，但还有许多其他可用的选项。您还可以使用：

sb.set_palette("dark")
sns.pairplot(data, kind="scatter", hue = "Class")

您可以在Seaborn网站上了解更多有关可用颜色调色板的信息，https://seaborn.pydata.org/tutorial/color_palettes.html。

- Maria

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示例代码片段中的palette拼写错误。 - undefined

Answer 2

与调色板相关的最重要的函数是color_palette()。这个函数提供了一个接口，用于生成 seaborn 中可能的大多数调色板方式。任何具有palette参数的函数内部都使用它。例如：

sns.color_palette("tab10")

- Ali Maleki

Answer 3

正如其他答案中提到的，Seaborn在绘图时并不总是使用颜色调色板设置。例如，当使用histplot绘制2D散点图时，我总是被困在无聊的蓝色火箭调色板中。我想要的是根据每个2D bin中的密度进行颜色缩放。可以通过cmap选项来解决这个问题。下面是一个使用房屋数据创建漂亮的彩虹色调色板的示例。

import pandas as pd
import seaborn as sns
url = 'data/ames-housing-dataset.zip'
housing = pd.read_csv(url, engine='pyarrow', dtype_backend='pyarrow')

sns.histplot(
    housing, x="1st Flr SF", y="SalePrice",
    bins=30, discrete=(False, False), log_scale=(False, False),cbar=True,
    hue_norm=True, cmap="viridis"
)

以下是结果。希望对您有所帮助。

- Ryan Dorrill