Python 如何使联合核密度图在黑色背景下看起来更好（seaborn）

我有三个数据集（df1、df2、df3，这里随机生成作为示例），我想在黑色背景上一起绘制联合内核密度。我不喜欢关节KDE重叠部分的外观，因为当白色部分（最低密度）与黑色背景重叠时，它会突出。相比之下，这在白色背景下看起来不错（将包括在底部进行比较），但我需要它是黑色背景

如何改善这一点的想法可以是：

反转颜色栏，使最低密度为深色，较高密度为亮色

有人知道如何做到这一点或如何让它变得更好吗

我不知道从哪里开始寻找，但我在seaborn的GitHub上找到了这个，它讲述了一点阴影

import numpy as np
import seaborn as sns
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt


# Uncomment for black background figure
plt.rcParams.update({
    "grid.color": "white",
    'hatch.color': 'k',
    "lines.color": "white",
    "patch.edgecolor": "white",
    'patch.facecolor': ([0, 1, 1]),
    'grid.alpha': 0.4,
    "text.color": "lightgray",
    "axes.facecolor": "black",
    "axes.edgecolor": "lightgray",
    "axes.labelcolor": "white",
    "xtick.color": "white",
    "ytick.color": "white",
    "grid.color": "lightgray",
    "figure.facecolor": "black",
    "figure.edgecolor": "black",
    "savefig.facecolor": "black",
    "savefig.edgecolor": "black"})

df1 = pd.DataFrame(np.random.randint(0,60,size=(1500, 4)), columns=list('ABCD'))
df2 = pd.DataFrame(np.random.randint(20,80,size=(1500, 4)), columns=list('ABCD'))
df3 = pd.DataFrame(np.random.randint(40,100,size=(1500, 4)), columns=list('ABCD'))

f, axs = plt.subplots()

# Draw density plots
axs = sns.kdeplot(df1.A, df1.B, alpha=0.5,
                 cmap="Reds", shade=True, shade_lowest=False, cbar=True)
axs = sns.kdeplot(df2.A, df2.B, alpha=0.5,
                 cmap="Oranges", shade=True, shade_lowest=False, cbar=True)
axs = sns.kdeplot(df3.A, df3.B, alpha=0.5,
                 cmap="Blues", shade=True, shade_lowest=False, cbar=True)

---

在引擎盖下，

seaborn

正在使用

matplotlib

彩色地图

答案提供了一些有关反转

matplotlib

colormaps的见解，适用于以下情况：

所有标准颜色贴图也都有反向版本。它们的名字都一样，末尾加了

\r

。（）

您的一些彩色地图在最新版本上无法使用，因此我使用了

红色

，

橙色

，以及

蓝色

。请注意，我将它们换成了

Reds\u r

、

Oranges\u r

和

Blues\u r

。我相信这就是你想要的结果

# Draw density plots
axs = sns.kdeplot(
    df1.A, df1.B, alpha=0.5, cmap="Reds_r", shade=True, shade_lowest=False, cbar=True,
)
axs = sns.kdeplot(
    df2.A, df2.B, alpha=0.5, cmap="Greens_r", shade=True, shade_lowest=False, cbar=True
)
axs = sns.kdeplot(
    df3.A, df3.B, alpha=0.5, cmap="Blues_r", shade=True, shade_lowest=False, cbar=True
)

更新：

您可以通过获取所选颜色贴图并对其调用reverse来手动反转该颜色贴图：

color_map = plt.cm.get_cmap('Blues')
reversed_color_map = color_map.reversed()

然后将您的反向颜色映射提供给

kdeplot

：

axs = sns.kdeplot(
    df3.A, df3.B, alpha=0.5, cmap=reversed_color_map , shade=True, shade_lowest=False, cbar=True
)

---

通过这种方式，您可以使用任何颜色贴图，即使没有预定义的

\r

嗨，Matthew！是的，这就是我要找的。您能告诉我您安装了什么版本的matplotlib吗？我得到错误：

“Reds\u r”不是name的有效值；支持的值是“538”、“重音”、“acton”、“藻类”、“amp”、“balance”、“bamako”…

，并将不断迭代以解决此问题。你的身材看起来不错，这正是我想要的。@JAG2024 Matplotlib的版本是

3.1.3

，Python的版本是

3.7.6

，我注意到在你的原始代码中你使用了

reds

（全部为低值）。你可以试试红色。\r。回答不错+10。添加足够的间距使色条刻度标签不重叠可能也是有益的。一旦我使用

pip install matplotlib==3.1.3

切换到matplotlib版本，它就可以使用颜色贴图工作：

reds\u r

，

blues\u r

，等等。！非常感谢。是的，同意@TrentonMcKinney的足够间距，该间距适用于w/：

plt.图（figsize=（10,6），dpi=80，facecolor='w'，edgecolor='k'）