Seaborn.husl_palette() 方法

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Seaborn.husl_palette() 方法用于获取一组均匀分布的颜色，这些颜色是 HUSL 色彩空间的一部分。

HUSL 色彩空间根据色调、饱和度和亮度定义颜色。这些色调沿着圆形路径均匀分布，从而产生适合分类或循环数据的调色板。

此函数使用非线性色彩空间，该色彩空间在感知上更均匀，但在其他方面类似于 hls_palette() 方法。HSL 的值始终应在 0 到 1 之间。

语法

以下是 husl_palette() 方法的语法：

seaborn.husl_palette(n_colors=6, h=0.01, s=0.9, l=0.65, as_cmap=False)

参数

下面描述了 husl 调色板方法的参数。

返回值

它返回一个 matplotlib 颜色映射的 RGB 元组列表。

示例 1

在此示例中，我们将了解 husl_palette() 方法的工作原理。此方法基本上允许用户通过更改颜色的色调、亮度和饱和度来创建自定义调色板。为了绘制创建的自定义调色板，使用了 palplot() 方法。

此 seaborn.palplot() 方法使用户能够绘制自定义调色板并查看特定调色板中包含的色调。color_palette 和 palplto() 方法之间的区别在于，color_palette() 方法绘制 matplotlib 调色板的颜色，而 palplot() 方法用于绘制自定义调色板。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
titanic=sns.load_dataset("titanic")
titanic.head()
sns.palplot(sns.husl_palette(15))
plt.show()

输出

获得的输出如下：

示例 2

在此示例中，我们将色调值以及 n_colors 值传递给 husl_paletee() 方法。这里，色调值设置为 0.4，它是自定义颜色系列中第一个色调的值。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
titanic=sns.load_dataset("titanic")
titanic.head()
sns.palplot(sns.husl_palette(15,h=0.4))
plt.show()

输出

获得的输出是以下颜色系列：

示例 3

这里，我们将饱和度值以及 n-colors 值传递给方法。在此示例中，饱和度设置为 0.2。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
titanic=sns.load_dataset("titanic")
titanic.head()
sns.palplot(sns.husl_palette(10, s=.2))
plt.show()

输出

产生的输出如下：

示例 4

这里，我们将亮度值以及 n_colors 值传递给方法。在此示例中，亮度设置为 0.5。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
titanic=sns.load_dataset("titanic")
titanic.head()
sns.palplot(sns.husl_palette(10, l=.5))
plt.show()

输出

产生的输出如下：

示例 5

这里，我们将所有参数传递给 husl_palette() 方法，然后绘制颜色。

import seaborn as snsn
import matplotlib.pyplot as plt
titanic=sns.load_dataset("titanic")
titanic.head()
sns.palplot(sns.husl_palette(10, l=.7,s=.5,h=0.1))
plt.show()

输出

产生的输出如下：