Sürekli renk paletleri

Python'da Veri Görselleştirmelerini İyileştirme

Nick Strayer

Instructor

solda sürekli veri türleri, sağda sürekli olmayanlar listesi

blue_scale = sns.light_palette("steelblue")
sns.palplot(blue_scale)

beyazdan maviye renk paleti

red_scale = sns.dark_palette("orangered")
sns.palplot(red_scale)

siyahdan kırmızıya palet

solda renk kodlu ısı haritası, sağda çubuk grafik

Basit tutun

indy_oct = pollution.query("year == 2015 & city == 'Indianapolis'")
blue_scale = sns.light_palette("steelblue", as_cmap = True)
sns.heatmap(indy_oct[['O3']], cmap = blue_scale)

zaman içinde o3 seviyelerinin açık mavi ısı haritası

Basit tutun

indy_oct = pollution.query("year == 2015 & city == 'Indianapolis'")
jet_scale = palette = sns.color_palette('jet', as_cmap = True)
sns.heatmap(indy_oct[['O3']], cmap = jet_scale)

renkli jet paletiyle o3 kirlilik değerlerinin ısı haritası

Renk körlüğünü dikkate alın

Yeşil-kırmızı geçişlerinden kaçının
Yoğunluk kullanan paletler daha güvenlidir

yeşilden kırmızıya = üzgün yüz, açık kırmızıdan kırmızıya = mutlu yüz

Nötr değerleri kodlama

pal_light = sns.diverging_palette(250, 0)
pal_dark  = sns.diverging_palette(250, 0, center = 'dark')

maviden kırmızıya ayrışan palet

maviden kırmızıya ayrışan paletle kodlanan SO2 sapmaları ısı haritası

plt.style.use('seaborn-white')

light_palette = sns.light_palette("orangered")
sns.scatterplot(x = 'CO', y = 'NO2', hue = 'O3', data = lb_2012, 
                palette = light_palette)

beyaz arka planlı ve düşük değerleri daha açık noktalarla vurgulayan turuncu noktalar içeren grafik

plt.style.use('dark_background')

dark_palette = sns.dark_palette("orangered")
sns.scatterplot(x = 'CO', y = 'NO2', hue = 'O3', data = lb_2012, 
                palette = dark_palette)

siyah arka planlı ve düşük değerleri daha koyu noktalarla vurgulayan turuncu noktalar içeren grafik

Alıştırmalarda devam edelim

Python'da Veri Görselleştirmelerini İyileştirme