Непрерывные цветовые палитры

Улучшение визуализации данных в Python

Nick Strayer

Instructor

список непрерывных типов данных слева и дискретных справа

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

цветовая палитра от белого до синего

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

палитра от чёрного до красного

цветовая тепловая карта слева и столбчатая диаграмма справа

Простота — лучше

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)

светло-голубая тепловая карта уровней O3 во времени

Простота — лучше

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)

тепловая карта значений загрязнения O3 с многоцветной палитрой jet

Учитывайте цветовую слепоту

Избегайте переходов между зелёным и красным
Палитры на основе яркости надёжнее

зелёный и красный — грустный смайл, светло-красный и красный — довольный смайл

Кодирование нейтральных значений

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

дивергентная палитра от синего к красному

тепловая карта отклонений SO2 с дивергентной палитрой от синего к красному

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)

диаграмма с белым фоном и оранжевыми точками, низкие значения отображаются более светлыми

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)

диаграмма с чёрным фоном и оранжевыми точками, низкие значения отображаются более тёмными

Давайте потренируемся!

Улучшение визуализации данных в Python