一、樣式控制
1.set（[context，style，palette，font，...]）
一步設定美學參數。
2.axes_style（[style，rc]）
返回參數字典，用於繪圖的美學風格。
3.set_style（[style，rc]）
設定地塊的審美風格。
4.plotting_context（[context，font_scale，rc]）
返回參數dict以縮放圖形的元素。
5.set_context（[context，font_scale，rc]）
設置繪圖上下文參數。
6.set_color_codes（[調色板]）
更改matplotlib顏色縮寫詞的解釋方式。
7.reset_defaults（）
將所有RC參數恢復為默認設置。
8.reset_orig（）
將所有RC參數恢復為原始設置（尊重自定義rc）。
二、調色板
調色板分為三類：
- Sequential：按順序漸變的。 - Light colours for low data, dark for high data
- Diverging：彼此之間差異變化較大的。 - Light colours for mid-range data, low and high contrasting dark colours
- Qualitative：這個用於最大程度地顯示不同類之間的差別。 - Colours designed to give maximum visual difference between classes
1.color_palette()
seaborn.color_palette(palette=None, n_colors = None, desat = None)
- palette：None，string或sequence，可選，默認有6種主題：deep,muted, pastel, bright, dark, colorblind
- n_colors：顏色個數
- desat：每種顏色去飽和的比例
返回：
- palette：RGB元組列表
舉例：
import seaborn as sns
sns.palplot(sns.color_palette())
sns.palplot(sns.color_palette('deep',8))
sns.palplot(sns.color_palette('muted',8))
sns.palplot(sns.color_palette('pastel',8))
sns.palplot(sns.color_palette('bright',8))
sns.palplot(sns.color_palette('dark',8))
sns.palplot(sns.color_palette('colorblind',8))
其他顏色風格：Accent,Blues,BrBG
import seaborn as sns
#風格內容：Accent,Blues,BrBG等等
#風格顏色轉換（不是所有顏色都可以反轉）：Blues/Blues_r
#分組顏色設置 -'Paried'
sns.palplot(sns.color_palette('Paired',8))
sns.palplot(sns.color_palette('Accent',8))
sns.palplot(sns.color_palette('Blues',8))
sns.palplot(sns.color_palette('Blues_r',8))
sns.palplot(sns.color_palette('BrBG',8))
2. set_palette()：
3.husl_palette()：設置亮度，飽和度
seaborn.husl_palette(n_colors=6, h=0.01, s=0.9, l=0.65)
- n_colors：顏色個數
- h：第一個色調
- s：飽和度
- l：亮度
可用方法：
husl_palette([n_colors, h, s, l]) hsl_palette([n_colors, h, l, s])
舉例：
sns.palplot(sns.hls_palette(8 , l = .8, s = .5))
4.cubehelix_palette()：按照線性增長計算，設置顏色
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)
- n_colors：顏色個數
- start ：值區間在0-3，開始顏色
- rot：顏色旋轉角度
- gamma：顏色伽馬值，越大顏色越暗
- dark,light：值區間0-1，顏色越深
- reverse：布爾值，默認為False，由淺到深
sns.palplot(sns.cubehelix_palette(8, gamma = 2)) sns.palplot(sns.cubehelix_palette(8, start = .5, rot = -.75)) sns.palplot(sns.cubehelix_palette(8, start = 2, rot = 0, dark = 0, light = .95, reverse = True))
5.dark_palette()、light_palette()：深色/淺色調色板
seaborn.dark_palette（color，n_colors = 6，reverse = False，as_cmap = False，input ='rgb' ）
參數：
- color：高值的顏色
- n_colors：顏色個數
- reverse：默認為False
- as_cmap：如果為True，則返回matplotlib colormap；為False，則返回list
- input：{'rgb'，'hls'，'husl'，'xkcd'}
返回：palette或cmap：seaborn調色板或matplotlib colormap，類似列表的顏色對象作為RGB元組，或者可以將連續值映射到顏色的顏色圖對象，具體取決於as_cmap參數的值 。
dark_palette(color[, n_colors, reverse, ...]) #制作一個從黑暗到混合的順序調色板 light_palette(color[, n_colors, reverse, ...])
舉例：
sns.palplot(sns.light_palette('green')) #按照green做淺色調色盤
sns.palplot(sns.color_palette('Greens')) #cmap為Greens風格
sns.palplot(sns.dark_palette('red', reverse = False)) #按照blue做深色調色盤
#reverse ---> 轉置顏色
sns.palplot(sns.light_palette('red',reverse=False))
6.diverging_palette創建分散顏色
seaborn.diverging_palette(h_neg,h_pos, s=75, l=50, sep=10, n=6, center='light', as_cmap=False)
參數：
- h_neg,h_pos：[0,359]
定位在負數與正數色調范圍 - s：[0,100]，可選
定位飽和度 - l：[0,100]，可選
定位亮度 - n：int，可選
如果不返回cmap，將返回顏色數字 - center：{“light”，“dark”}，可選
調色板中心是亮還是暗 - as_cmap：布爾，可選
如果為真，返回matplotlib colormap 對象；否則返回一個顏色列表
返回：
- palette or cmap：seaborn color palette 或者matplotlib colormap
顏色的類表對象（RGB元組），或者colormap能夠映射連續的值到顏色，決定於 as_cmap 參數
舉例：
sns.palplot(sns.diverging_palette(200, 20, l=40, n=4))
用分散顏色制作熱力圖
plt.figure(figsize = (8,6)) x = np.arange(25).reshape(5,5) cmap = sns.diverging_palette(200,20,sep=20,as_cmap=True) sns.heatmap(x, cmap=cmap)#熱力圖
效果如下：
7.blend_palette()
8.xkcd_palette()：命名顏色
xkcd包含了一套眾包努力的針對隨機RGB色的命名。產生了954個可以隨時通過xdcd_rgb字典中調用的命名顏色
colors = ["windows blue", "amber", "greyish", "faded green", "dusty purple"] sns.palplot(sns.xkcd_palette(colors))
plt.plot([0, 1], [0, 1], sns.xkcd_rgb["pale red"], lw=1) plt.plot([0, 1], [0, 2], sns.xkcd_rgb["medium green"], lw=3) plt.plot([0, 1], [0, 3], sns.xkcd_rgb["denim blue"], lw=3)
9.crayon_palette()
10.mpl_palette()
三、調色板小部件
1.choose_colorbrewer_palette（data_type [，as_cmap]）
從ColorBrewer集中選擇一個調色板
2.choose_cubehelix_palette（[as_cmap]）
啟動交互式小部件以創建順序cubehelix調色板
3.choose_light_palette（[input，as_cmap]）
啟動交互式小部件以創建輕型順序調色板
4.choose_dark_palette（[input，as_cmap]）
啟動交互式小部件以創建暗序連接調色板
5.choose_diverging_palette（[as_cmap]）
啟動交互式小部件以選擇不同的調色板
四、實用功能
1.load_dataset（name [，cache，data_home]）
從在線存儲庫加載數據集（需要互聯網）
2.despine（[fig，ax，top，right，left，bottom，...]）
從圖中移除頂部和右側脊柱。
3.desaturate（顏色，道具）
將顏色的飽和度通道減少百分之幾
4.saturate（顏色）
返回具有相同色調的完全飽和的顏色
5.set_hls_values（顏色[，h，l，s]）
獨立操作顏色的h，l或s通道
參考文獻：