在 Seaborn 中使用颜色图作为调色板

Question

这可能是对颜色图与调色板有何不同的误解，但我想使用 seaborn 中不可用的颜色图为我的分箱数据集着色。我尝试使用 palettable，现在尤其是直接使用 cmocean，但会得到 TypeError；

'LinearSegmentedColormap' 对象不可迭代

使用 Seaborn 中可用的任何调色板都可以正常工作，但我需要一个不会变成白色的调色板，因为这会给情节添加一个奇怪的“条带”。

我有一个包含 3 列的数据框，其中包含数字数据、尺寸，并为图中的颜色使用添加了一个 bin 列。

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import cmocean

cmap=cmocean.cm.balance
cpal=sns.color_palette(cmap,n_colors=64,desat=0.2)

plt.style.use("seaborn-dark")
ax = sns.stripplot(x='Data', y='Dimension', data=dfBalance, jitter=0.15, edgecolor='none', alpha=0.4, size=4, hue='bin', palette=cpal)
sns.despine()
ax.legend_.remove()
plt.show()

Answer 1

Seaborn 不会将Colormap 实例作为.color_palette 的输入。 It takes

matplotlib cmap 的名称、[...] 或 matplotlib 接受的任何格式的颜色列表

由于 cmocean 使用带有 "cmo." 前缀的 matplotlib 注册其颜色图，因此您可以这样做

import seaborn as sns
import cmocean

cpal = sns.color_palette("cmo.balance", n_colors=64, desat=0.2)

如果您有自己或从任何其他包创建的自定义颜色图，您可以自己注册。

import seaborn as sns
import matplotlib.cm
import matplotlib.colors

cmap = matplotlib.colors.LinearSegmentedColormap.from_list("", ["brown", "pink", "limegreen"])
matplotlib.cm.register_cmap("mycolormap", cmap)
cpal = sns.color_palette("mycolormap", n_colors=64, desat=0.2)