seaborn husl或hsl调色板不起作用：保持默认的黑白颜色

Question

我需要一个圆形的colormap，并且遇到了这个回答 ，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，但我无法让我的图像显示颜色。 它始终以黑白显示（seaborn默认调色板）。 我在ipython工作，但不在ipython笔记本中。 （有些seaborn函数只能在ipython笔记本中使用 - 我需要一个不依赖于它的答案。）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，但理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plt.plot 。

相比之下， imshow有一个默认的colormap ，它既是一种不同的对象（一种是颜色列表，另一种是从标量变量到颜色的连续映射），并且具有不同的默认设置（ mpl.rcParams["image.cmap"] ）。

正如@cphlewis所说，你可以使用sns.color_palette返回的颜色列表来制作一个colormap对象，但我不会这样做。 如果向绘图添加颜色条，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()

这里只是制作一个包含6个唯一值的色彩图，这将导致您丢失数据中的大量高频信息。 最好使用更多颜色; 256是一个很好的数字：

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，以便控制循环的开始位置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()

Answer 2

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

imshow(im,cmap=seamap)

相关的答案也适用于我; 显然imshow不是上下文意识和ax.plot是。