Seaborn.cubehelix_palette() 方法

Seaborn.cubehelix_palette() 方法用于从 cubehelix 系统制作顺序调色板。

此方法还会生成具有线性变化（增加或减少）亮度的颜色图。这意味着，无论何时将颜色信息打印成黑白或被色盲者查看，该信息都会自动保存。用户可以使用一组不同的默认值更好地控制 matplotlib 中的 cubehelix_palette() 函数。

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

cubehelix 方法的参数如下所述。

S.No	参数及说明
1	n_colors 循环中的颜色数。
2	start 螺旋开始处的色调。该值介于 0 和 3 之间。
3	rot 采用浮点值，它是在调色板范围内围绕色相轮旋转的值。
4	hue 取浮点值，介于 0 和 1 之间。它是颜色的饱和度。
5	gamma 采用浮点值并强调较深或较浅的颜色。
6	dark 采用浮点值和调色板中最暗颜色的强度。
7	light 采用浮点数并设置调色板中最亮颜色的强度。
8	reverse 采用布尔值，如果为 true ，则调色板颜色将从暗变为亮。
9	as_cmap() 采用布尔值并返回 matplotlib 颜色图。

返回值

此方法返回 RGB 元组列表或 matplotlib 颜色图。

示例 1

在这个例子中，我们将看到如何使用 cubehelix 方法工作。我们不会向它传递任何参数，并且会显示默认调色板。

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，

示例 2

在这个例子中，我们将把 rot 值传递给 cubehelix_palette() 方法。 rot 参数采用浮点值，它是在调色板范围内围绕色相轮旋转的值。

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 颜色图，如下所示。

rot 参数也可以取负值。在下面的示例中，我们将看到当传递给 rot 的值为负时，如何生成不同的调色板。

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，

示例 3

在这里，我们将看到如何使用通过此方法创建的自定义调色板生成颜色图。要生成热图，我们需要使用热图函数，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。由于向 as_cmap 传递了一个 True 值，因此生成了一个颜色图并将其存储在 cmap 中。此 cmap 连同存储在 x 变量中的范围被传递给热图，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()