python中，eaborn 提供的一些专用 colormap有哪些

seaborn提供了很多专用的colormap，以下列举了其中一些常用的：

1. `seaborn.cubehelix_palette`: 带有循环渐变色的调色板，可以通过调节参数来控制亮度和饱和度。

2. `seaborn.color_palette`: 用于创建自定义离散颜色列表的函数。

3. `seaborn.light_palette` 和 `seaborn.dark_palette`: 分别用于创建亮色和暗色连续渐变的调色板。

4. `seaborn.diverging_palette`: 创建一个带有两种不同颜色的调色板，中间是中立的颜色。

5. `seaborn.husl_palette`: 一种基于亮度、饱和度和色相的调色板，可以创建多种不同的颜色。

6. `seaborn.mpl_palette`: 用于从Matplotlib中获取调色板。

等等。

相关问题

python colormap

Python中的colormap是用来将数值映射到颜色的工具。在matplotlib库中，可以通过使用colormap来为图形添加颜色映射。

首先，您需要导入matplotlib库和numpy库：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

然后，您可以使用`plt.imshow`函数绘制图像，并通过使用`cmap`参数来指定colormap。以下是一个示例：

# 创建一个随机二维数组
data = np.random.rand(10, 10)

# 绘制图像并使用'hot' colormap
plt.imshow(data, cmap='hot')
plt.colorbar()  # 添加颜色条
plt.show()

在这个示例中，我们使用了`hot` colormap，它将较小的数值映射为较暖的颜色，较大的数值映射为较亮的颜色。您可以根据自己的需求选择不同的colormap，matplotlib提供了许多内置的colormap供您选择。

除了使用`imshow`函数，您还可以在其他类型的图形中使用colormap，比如散点图、线图等。具体用法取决于您的需求和所使用的图形库。

希望这个回答对您有帮助！如有更多问题，请随时提问。

python colormap 合集

### Python 中的颜色映射集合

Matplotlib 和 Seaborn 提供了多种颜色映射选项，这些对于数据可视化至关重要。以下是关于如何访问和使用不同库中的颜色映射的信息。

#### Matplotlib 的内置颜色映射

Matplotlib 自带了许多预定义的颜色映射表，可以通过 `plt.colormaps()` 函数查看所有可用的颜色映射名称[^1]：

import matplotlib.pyplot as plt

# 打印所有可用的颜色映射列表
print(plt.colormaps())

为了展示特定的颜色映射效果，可以利用如下代码片段来绘制色彩条并显示其渐变情况：

from matplotlib.colors import Normalize
import numpy as np

cmap_name = 'viridis'  # 可替换为你感兴趣的任何其他colormap名字
norm = Normalize(vmin=0, vmax=255)

fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 1))
fig.colorbar(cm.ScalarMappable(norm=norm, cmap=cmap_name), cax=ax, orientation='horizontal')
plt.show()

#### 使用Seaborn扩展颜色映射功能

除了继承自matplotlib的颜色外，seaborn还提供了额外的调色板以及更简便的方法来自定义配色方案。`sns.color_palette()`函数能够帮助获取或设置当前使用的调色盘；而`sns.palplot()`则用于直观呈现所选调色板的样子[^2]。

import seaborn as sns

palette = "husl"
colors = sns.color_palette(palette)
sns.palplot(colors)
plt.show()

# 或者直接通过sns自带的方式画出连续型color map
sns.color_palette("rocket_r", as_cmap=True)