Seaborn 提供了一个名为 color_palette 的函数，可让您轻松地为绘图创建新的 color_palette。
colors = ["#67E568","#257F27","#08420D","#FFF000","#FFB62B","#E56124","#E53E30","#7F2353","#F911FF","#9F8CA6"]
color_palette = sns.color_palette(colors)
我想将 color_palette 转换为可以在 matplotlib 中使用的 cmap，但我不知道该怎么做。
可悲的是，像“cubehelix_palette”、“light_palette”……这样的函数只有一个“as_cmap”参数。不幸的是，“color_palette”没有。
最佳答案
您必须将 seaborn 调色板中的颜色列表转换为 matplotlib 的颜色图(发送至 @RafaelLopes 以获取建议的更改):
import seaborn as sns
import matplotlib.pylab as plt
import numpy as np
from matplotlib.colors import ListedColormap
# construct cmap
flatui = ["#9b59b6", "#3498db", "#95a5a6", "#e74c3c", "#34495e", "#2ecc71"]
my_cmap = ListedColormap(sns.color_palette(flatui).as_hex())
N = 500
data1 = np.random.randn(N)
data2 = np.random.randn(N)
colors = np.linspace(0,1,N)
plt.scatter(data1, data2, c=colors, cmap=my_cmap)
plt.colorbar()
plt.show()
关于python - seaborn color_palette 作为 matplotlib 颜色图，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/37902459/