1.plt颜色设置
常用的颜色：
2. Seaborn颜色设置
调色板：（1）sns.set_palette() (2) sns.color_palette()
一般用调色板两种方式。1.直接配置固定的调色板，
2.把调色板作为颜色列表保存下来。再利用里面的一些颜色。
注：为什么用调色板颜色，
一般调色板里配置的颜色在一些应用场景里比较合理，两级，连续，都有对应的调色板使用。
修改默认的调色板
sns.set_palette('coolwarm')
(1)sns.set_palette() 设置调色板
配置一个全局的调色板，不同的图像在同一个画布中展示的时候，会利用调色板的颜色。
同一个图像中，有不同c值设定的数据，也会掉用调色板的颜色
可以是cmap参数来显示配置一个调色板供当前视图使用。
如何构建一个cmap对象：
方法一：
from matplotlib.colors import ListedColormap
cmap = ListedColormap([颜色列表])
sns.color_palette() #可以快速获取任意的颜色列表，可以配合上面的方法生成更多形式的cmap对象
方法二：
sns.color_palette(palette=deep, n_colors=5, desat=0.5, as_cmap=True)
方法三：
sns.choose_colorbrewer_palette(diverging, as_cmap=True)
sequential, diverging,上面的方法的第一个参数的可选值
常用的调色板
默认的调色风格
deep, muted, bright, pastel, dark, colorblind
(2) sns.color_palette()
获取调色板，返回一组颜色
3.例：
3.1 自取颜色构建cmap对象
from matplotlib.colors import ListedColormap
cmap = ListedColormap(['red','green','blue'])
plt.scatter(titanic.survived, titanic.age, c=titanic.pclass,cmap=cmap)
plt.scatter(titanic.survived, titanic.age, c=titanic.pclass,cmap= plt.cm.Blues)
plt.scatter(titanic.survived, titanic.age, c=titanic.pclass)# c做颜色映射，颜色是从调色板里来的。可以手动调整调色板。
image.png
3.2 修改默认的调色板
sns.set_palette('coolwarm')
3.3 从调色板中选取颜色构造cmap对象
from matplotlib.colors import ListedColormap
colors = sns.color_palette('hls') # 获取颜色列表
sns.palplot(colors)展示颜色
sns.palplot(colors[0]) 展示第一个颜色
cmap = ListedColormap(colors) #根据颜色列表构建cmap对象。
直接将颜色列表作为cmap对象
比如分类调色板
image.png
cmap = sns.color_palette(palette='deep', n_colors=5, desat=0.5, as_cmap=True) ## deep, muted, bright, pastel, dark, colorblind # n_colors设置要的几个颜色,desat 调颜色的一种维度，ascmap 是否需要作为cmap对象使用
image.png
当数据个数多于调色板颜色个数时，颜色会被循环利用
image.png
此时可以用圆形调色板 hls husl
husl的特点：
比如使用调色板工具来构造cmap对象
image.png
image.png
连续调色板、黑白印刷
image.png
黑白印刷适用的调色板
image.png
image.png
使用light_palette() 和dark_pallette()定制连续调色板
sns提供的choose开头的都是插件
image.png
image.png
image.png
dark 从黑到颜色，light 从白到颜色 cyan天蓝色
使用连续值映射颜色
离散调色板
定制离散调色板
4. 常用色彩
