【譯】Seaborn教程（二）選擇配色方案

原文：http://web.stanford.edu/~mwaskom/software/seaborn/tutorial/color_palettes.html

選擇配色方案

配色是圖表設計裏最重要的方面之一，由於若是配色方案好，它能夠清晰展示數據的模式和規律，不然就會把這些規律和模式隱藏起來。有很是多學習可視化配色的小技巧的資源，我只討論了series of blog posts的一部分。詳情能夠看Rob Simmon的more technical paper。matplotlib的文檔也有一份講述了創建彩圖的各項感性屬性的精彩文檔。

Seaborn讓選擇和使用配色方案變得簡單且適用於你工做的數據種類和你想要達到的可視化目標。

%matplotlib inline    

import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt    

sns.set(rc={"figure.figsize": (6, 6)})
np.random.seed(sum(map(ord, "palettes")))

使用color_palette()創建配色方案

管理不一樣的配色方案所使用的重要函數是color_palette()。這個函數提供一個到多數（儘管不是所有）生成顏色的可行方式的接口，而且它在任意有palette變量的函數內部使用（在某些狀況下若是須要複數的色彩，color變量也須要）

color_palette()將接收任何seaborn調色板和matplotlib彩圖（jet除外，你永遠都不該該使用它）的名字做爲參數。它也能夠接收一系列在任意有效的matplotlib格式（RGB tuples, hex color codes, or HTML color names）下設置好的顏色。它的返回值一般是一個RGB元組的list。

最後，調用無參數調用color_palette()會返回當前的缺省顏色集。

一個對應的函數set_palette()，能接收一樣的參數，而且會爲全部的佈局設置缺省顏色集。你也能夠經過在with語句裏使用color_palette()來臨時設置本色方案。（以下）