連続カラーパレット

Pythonでデータ可視化を磨く

Nick Strayer

Instructor

左に連続データ型の一覧、右に非連続の一覧

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

白→青のカラーパレット

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

黒→赤のパレット

左は色で符号化したヒートマップ、右は棒グラフ

シンプルに保つ

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)

薄い青のヒートマップ：O3の時間推移

シンプルに保つ

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)

カラフルな jet パレットで表現したO3のヒートマップ

色覚多様性に配慮する

緑と赤の遷移は避ける
明度で表すパレットが安全

緑→赤は悲しい顔、薄赤→赤は嬉しい顔

中立値のエンコード

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

青から赤の発散パレット

SO2の偏差を青↔赤の発散パレットで表現したヒートマップ

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)

白背景。薄いオレンジほど低値を示す散布図

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)

黒背景。濃いオレンジほど低値を示す散布図

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