Seaborn Python在地块上更改颜色系列

Question

我正在尝试更改Seaborn在绘图上使用的默认配色方案，我只想简单一些，例如其文档中显示的HLS方案。但是他们的方法似乎不起作用，我只能假定这是由于我使用了“色相”，但我无法弄清楚如何使其正常工作。这是当前的代码，datain只是具有正确数目的数字列的文本文件，其中p作为索引值：

import pandas as pd
import numpy as np
datain = np.loadtxt("data.txt")
df = pd.DataFrame(data = datain, columns = ["t","p","x","y","z"])
ax3 = sns.lineplot("t", "x", sns.color_palette("hls"), data = df[df['p'].isin([0,1,2,3,4])], hue = "p")
plt.show()

代码从文件中绘制出了前几个数据集，并且它们以一种奇怪的紫色柔和的选择出现，如果我不包括sns.color_palette函数，seaborn似乎默认将其选择为默认值。如果包含它，则会出现错误：

TypeError：lineplot（）为关键字参数“色相”获得了多个值

鉴于lineplot函数接受的格式，这似乎有些奇怪。

Answer 1

第一件事：您需要坚持正确的语法。通过palette参数提供了一个调色板。只要将其作为lineplot的第三个参数，就可以将其解释为lineplot的第三个参数，恰好是hue。

然后，您需要确保调色板具有与具有不同的p值一样多的颜色。

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

datain = np.c_[np.arange(50),
               np.tile(range(5),10),
               np.linspace(0,1)+np.tile(range(5),10)/0.02]
df = pd.DataFrame(data = datain, columns = ["t","p","x"])

ax = sns.lineplot("t", "x", data = df, hue = "p", 
                  palette=sns.color_palette("hls", len(df['p'].unique())))

plt.show()