Nâng cấp trực quan hóa dữ liệu của bạn với Python
Nick Strayer
Instructor

sns.palplot(sns.color_palette('Set2', 11))

# Assign a new column to dataframe the desired combos
pollution['interesting cities'] = [x if x in ['Long Beach', 'Cincinnati']
else 'other' for x in pollution['city'] ]
sns.scatterplot(x="NO2", y="SO2", hue = 'interesting cities', palette='Set2',
data=pollution.query('year == 2014 & month == 12'))

colorbrewer_palettes = ['Set1', 'Set2', 'Set3', 'Accent',
'Paired', 'Pastel1', 'Pastel2', 'Dark2']
for pal in colorbrewer_palettes:
sns.palplot(pal=sns.color_palette(pal))
plt.title(pal, loc = 'left')

Có thứ tự giữa các lớp
Số lớp phân biệt cố định

Có thứ tự giữa các lớp
Số lớp phân biệt cố định

Có thứ tự giữa các lớp
Số lớp phân biệt cố định

colorbrewer_palettes = ['Reds', 'Blues', 'YlOrBr', 'PuBuGn', 'GnBu', 'Greys']
for i, pal in enumerate(colorbrewer_palettes):
sns.palplot(pal=sns.color_palette(pal, n_colors=i+4))

# Make a tertials column using qcut()
pollution['NO2 Tertial'] = pd.qcut(pollution['NO2'], 3, labels = False)
# Plot colored by the computer tertials
sns.scatterplot(x="CO", y="SO2", hue='NO2 Tertial', palette="OrRd",
data=pollution.query("city == 'Long Beach' & year == 2014"))

Nâng cấp trực quan hóa dữ liệu của bạn với Python