Palette di colori continue

Migliorare le tue visualizzazioni dei dati in Python

Nick Strayer

Instructor

elenco di tipi di dati continui a sinistra, non continui a destra

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

palette dal bianco al blu

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

palette dal nero al rosso

heatmap codificata a colori a sinistra e grafico a barre a destra

Tieni tutto semplice

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)

heatmap azzurra dei livelli di O3 nel tempo

Tieni tutto semplice

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)

heatmap dei valori di O3 con la palette colorata jet

Attenzione al daltonismo

Evita transizioni tra verde e rosso
Le palette basate sull’intensità sono più sicure

verde→rosso = faccina triste, rosso chiaro→rosso = faccina felice

Codificare valori neutri

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

palette divergente dal blu al rosso

heatmap delle deviazioni di SO2 codificate con palette divergente blu-rosso

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)

grafico con sfondo bianco e punti arancioni; i valori bassi sono più chiari

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)

grafico con sfondo nero e punti arancioni; i valori bassi sono più scuri

Continuiamo con gli esercizi

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