Python seaborn husl或hsl调色板不工作：保留默认的黑白颜色

我需要一个圆形的彩色地图，并偶然发现它描述了使用seaborn导入husl系统。我试图复制示例演示的简单用法，但我无法使图像以彩色显示。它始终以黑白显示（seaborn默认调色板）。我在ipython工作，但不是在ipython笔记本上。（一些seaborn函数只在ipython笔记本中工作——我需要一个不依赖于此的答案。）特别是python 2.7.3，ipython 1.1.0

MWE：

显示：

链接的答案也适用于我；显然，imshow没有上下文意识，ax.plot是

另一个答案是（接近）正确的解决方案，但了解为什么会发生这种情况可能会有所帮助

sns.set_调色板

并在

with

语句中使用

sns.color调色板

控制matplotlib颜色循环（

mpl.rcParams[“axes.color_cycle”]

），使用

plt.plot

时用于设置打印元素的样式

相比之下，

imshow

有一个默认的colormap，它既是不同类型的对象（一个是颜色列表，另一个是从标量变量到颜色的连续映射），又有不同的默认设置（

mpl.rcParams[“image.cmap”]

）

正如@cphlewis所指出的，您可以使用

sns.color\u palete

返回的颜色列表来创建一个colormap对象，但我不会这样做。如果将颜色条添加到绘图中，您可以看到原因：

import numpy as np
from scipy.ndimage import gaussian_filter
import seaborn as sns
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt

sns.set_style("dark")

img = np.random.normal(size=(100, 100))
img = gaussian_filter(img, 3, 2)

cmap1 = mpl.colors.ListedColormap(sns.color_palette("husl"))

plt.figure()
plt.imshow(img, cmap=cmap1)
plt.colorbar()

这里是您正在制作一个具有6个唯一值的colormap，这将导致您丢失数据中的大量高频信息。最好使用更多的颜色；256是个好数字：

cmap2 = mpl.colors.ListedColormap(sns.color_palette("husl", 256))

plt.figure()
plt.imshow(img, cmap=cmap2)
plt.colorbar()

您可能还希望直接使用

sns.husl\u调色板

功能，以便控制循环从何处开始，以及亮度和饱和度的使用级别：

cmap3 = mpl.colors.ListedColormap(sns.husl_palette(256, .33, .85, .6))

plt.figure()
plt.imshow(img, cmap=cmap3)
plt.colorbar()

---

seaborn

调色板（）

可以调用entry和exit作为上下文，那么？可以包含

mpl.rcParams[“image.cmap”]

但当前不包含的上下文？（很好的演示。讽刺的是，离散色条对我挑选数据特征很有用。）是的，您当然可以使用上下文管理器设置默认的

cmap

——最容易使用matplotlib

rc_context

函数，不过您也可以使用seaborn

axes\u样式的

颜色管理器，正如

image.cmap

在这里定义的一样——但是seaborn调色板和颜色贴图是具有不同用途的对象，因此在

color\u调色板

中这样做是没有意义的。另外，由于

imshow

采用了

cmap

kwarg，使用上下文管理器而不是直接将颜色映射传递给函数过于复杂，因此不是pythonic。我不知道

rc\u context

！杰出的

cmap2 = mpl.colors.ListedColormap(sns.color_palette("husl", 256))

plt.figure()
plt.imshow(img, cmap=cmap2)
plt.colorbar()

cmap3 = mpl.colors.ListedColormap(sns.husl_palette(256, .33, .85, .6))

plt.figure()
plt.imshow(img, cmap=cmap3)
plt.colorbar()