Seaborn.cubehelix_palette() 方法

Seaborn.cubehelix_palette() 方法用于从 cubehelix 系统创建顺序调色板。

此方法还可以生成具有线性变化（增加或减少）亮度的颜色映射。这意味着，无论何时将颜色信息打印为黑白，或者由色盲者查看时，信息都会自动保留。用户可以通过不同的默认设置在 matplotlib 中获得对 cubehelix_palette() 函数的更多控制。

我们可以使用现有的 cubehelix 调色板，也可以使用 seaborn 库生成一个。

语法

以下是 cubehelix_palette() 方法的语法：

seaborn.cubehelix_palette(n_colors=6, start=0, rot=0.4, gamma=1.0, hue=0.8, light=0.85, dark=0.15, reverse=False, as_cmap=False)

参数

下面描述了 cubehelix 方法的参数。

序号	参数和描述
1	n_colors 循环中的颜色数量。
2	start 螺旋开始处的色调。此值介于 0 和 3 之间。
3	rot 接受浮点值，它是调色板范围内围绕色调轮的旋转次数。
4	hue 接受浮点值，介于 0 和 1 之间。它是颜色的饱和度。
5	gamma 接受浮点值，它强调较暗或较亮的色彩。
6	dark 接受浮点值，调色板中最暗颜色的强度。
7	light 接受浮点值，设置调色板中最亮颜色的强度。
8	reverse 接受布尔值，如果为真，则调色板颜色将从暗到亮。
9	as_cmap() 接受布尔值并返回一个 matplotlib 颜色映射。

返回值

此方法返回 RGB 元组列表或 matplotlib 颜色映射。

示例 1

在此示例中，我们将了解 cubehelix 方法的工作原理。我们不会向其传递任何参数，并将显示默认调色板。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
titanic=sns.load_dataset("titanic")
titanic.head()
sns.palplot(sns.cubehelix_palette())
plt.show()

输出

输出如下所示：

示例 2

在此示例中，我们将 rot 值传递给 cubehelix_palette() 方法。rot 参数接受浮点值，它是调色板范围内围绕色调轮的旋转次数。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
titanic=sns.load_dataset("titanic")
titanic.head()
sns.palplot(sns.cubehelix_palette(rot=0.7))
plt.show()

输出

获得的输出是一个 matplotlib 颜色映射，可以在下面看到。

rot 参数也可以接受负值。在下面的示例中，我们将看到当传递给 rot 的值为负数时会生成不同的调色板。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
titanic=sns.load_dataset("titanic")
titanic.head()
sns.palplot(sns.cubehelix_palette(rot=-0.2))
plt.show()

输出

产生的输出如下所示：

示例 3

在这里，我们将了解如何使用此方法创建的自定义调色板生成颜色映射。要生成热图，我们需要使用 heatmap 函数，为此，可以使用以下代码行。这里，light 设置为 1，表示调色板中最亮颜色的强度。由于 as_cmap 传递了 True 值，因此会生成一个颜色映射，并将其存储在 cmap 中。此 cmap 以及存储在 x 变量中的范围传递给 heatmap，并生成以下热图。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
titanic=sns.load_dataset("titanic")
titanic.head()
from numpy import arange
x = arange(625).reshape(25, 25)
cmap = sns.cubehelix_palette(dark=0, light=1, as_cmap=True)
ax = sns.heatmap(x, cmap=cmap)
plt.show()

输出

上述代码行的输出如下所示：

seaborn_color_palettes_introduction.htm

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