Seaborn.hls_palette() 方法

Seaborn.hls_palette() 方法用于获取一组均匀分布的颜色，这些颜色是 HSL 颜色空间的一部分。

HSL 系统包含用色调、饱和度和亮度测量的图像。 色调代表图像的颜色，饱和度是颜色的纯度，明度是色调的强弱。

这些色调通常甚至沿着弯曲的路径散布。 因此，生成的调色板将代表分类和循环数据。 h、s 和 l 的值必须始终位于 0 和 1 的范围内。

语法

以下是 hls_palette() 方法的语法 −

seaborn.hls_palette(n_colors=6, h=0.01, l=0.6, s=0.65, as_cmap=False)

参数

HLS 调色板方法的参数说明如下。

返回值

它返回 RGB 元组列表和 matplotlib 颜色图。

示例 1

在这个例子中，我们将了解hls_palette() 方法的工作原理。 这种方法基本上允许用户通过更改颜色的色调、亮度和饱和度来创建自定义调色板。

要绘制自定义创建的调色板，使用 palplot() 方法。 此 seaborn.palplot() 方法使用户能够绘制自定义调色板并查看属于特定调色板的 pantones。 color_palette 和 palplto() 方法之间的区别在于 color_palette() 方法绘制 matplotlib 调色板的颜色，而 palplot() 方法用于绘制自定义调色板。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
titanic=sns.load_dataset("titanic")
titanic.head()
sns.palplot(sns.hls_palette(15))
plt.show()

输出

得到的输出如下 −

示例 2

在本例中，我们会将色调值与 n_colors 值一起传递给 hls_paletee() 方法。 此处，色调值设置为 0.4，这是自定义颜色系列中第一个色调的值。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
titanic=sns.load_dataset("titanic")
titanic.head()
sns.palplot(sns.hls_palette(15,h=0.4))
plt.show()

输出

得到的输出是以下一系列颜色，

示例 3

在这里，我们会将饱和度值与 n 色值一起传递给该方法。 在此示例中，饱和度设置为 0.2。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
titanic=sns.load_dataset("titanic")
titanic.head()
#sns.palplot(sns.hls_palette(16, s=.2))
plt.show()

输出

产生的输出如下，

示例 4

在这里，我们会将亮度值与 n_colors 值一起传递给该方法。 在此示例中，亮度设置为 0.5。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
titanic=sns.load_dataset("titanic")
titanic.head()
sns.palplot(sns.hls_palette(11, l=.5))
plt.show()

输出

产生的输出如下，

示例 5

在这里，我们会将所有参数传递给 hls_palette() 方法，然后绘制颜色。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
titanic=sns.load_dataset("titanic")
titanic.head()
sns.palplot(sns.hls_palette(10, l=.7,s=.5,h=0.1))
plt.show()

输出

产生的输出如下，

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