seaborn husl 或 hsl 调色板不起作用：仍然是默认的黑白颜色

Question

我需要一个圆形颜色图，遇到了this answer，它描述了使用 seaborn 导入 husl 系统。我正在尝试复制示例演示的简单用法，但我无法让我的图像以彩色显示。它始终以黑白显示（seaborn 默认调色板）。我在 ipython 中工作，但不在 ipython 笔记本中。 （一些 seaborn 函数只能在 ipython notebook 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：

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

fig = plt.figure()

im = np.random.random((100, 100))
with sns.color_palette("husl", 8):
    plt.imshow(im)

显示：

http://imgur.com/AC98hmp

Answer 1

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_palette 并在 with 语句中使用 sns.color_palette 控制 matplotlib 颜色循环，(mpl.rcParams["axes.color_cycle"])，用于在使用 plt.plot 时设置绘图元素的样式。

相比之下，imshow 有一个默认的colormap，它既是不同种类的对象（一个是颜色列表，另一个是从标量变量到颜色的连续映射) 并具有不同的默认设置 (mpl.rcParams["image.cmap"])。

正如@cphlewis 所说，您可以使用sns.color_palette 返回的颜色列表来制作颜色图对象，但我不会那样做。如果您在绘图中添加颜色条，您可以了解原因：

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()

这里你只是在制作一个有 6 个唯一值的颜色图，这会导致你丢失数据中的大量高频信息。最好用更多的颜色； 256 是个好数字：

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

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

您可能还想直接使用sns.husl_palette 函数，这样您就可以控制循环的开始位置以及用于亮度和饱和度的级别：

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

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

Answer 2

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

imshow(im,cmap=seamap)

链接的答案也适用于我；显然 imshow 不是上下文意识和 ax.plot 是。