基於seaborn模組來對資料之間的相關性進行視覺化展示已經是司空見慣的事情了，在我之前的文章裡面也有相關的實現和介紹，這裡主要就是對seaborn提供的所有色系來進行對比，提供一組資料跑出來的樣例圖吧，方便需要的人直接對比進行選擇。

熱力圖視覺化部分的程式碼實現如下所示：

 1 def heapMapPlot(data,key_list,title,savepath='relation/heatmap.png',sexi='colormap'):
 2     '''
 3     基於相關性係數計算結果來繪製熱力圖
 4     '''
 5     colormap=plt.cm.RdBu
 
 6     data=np.array(data)
 7     fig,ax=plt.subplots(figsize=(12,12))
 8     sns.heatmap(pd.DataFrame(np.round(data,4),columns=key_list,index=key_list),annot=True,vmax=1,vmin=0,
 9                 xticklabels=True,yticklabels=True,square=True,cmap=sexi)  #"YlGnBu"
10     plt.title(title)
11     plt.savefig(savepath)

色系設定資訊如下所示：

 1 sexi_list=['Accent', 'Accent_r', 'Blues', 'Blues_r', 'BrBG', 'BrBG_r', 'BuGn', 'BuGn_r', 'BuPu', 'BuPu_r', 
 2                'CMRmap', 'CMRmap_r', 'Dark2', 'Dark2_r', 'GnBu', 'GnBu_r', 'Greens', 'Greens_r', 'Greys', 
 3                'Greys_r', 'OrRd', 'OrRd_r', 'Oranges', 'Oranges_r
 
', 'PRGn', 'PRGn_r', 'Paired', 'Paired_r', 
 4                'Pastel1', 'Pastel1_r', 'Pastel2', 'Pastel2_r', 'PiYG', 'PiYG_r', 'PuBu', 'PuBuGn', 'PuBuGn_r', 
 5                'PuBu_r', 'PuOr', 'PuOr_r', 'PuRd', 'PuRd_r', 'Purples', 'Purples_r', 'RdBu', 'RdBu_r', 'RdGy', 
 6                'RdGy_r', 'RdPu', 'RdPu_r', 'RdYlBu', 'RdYlBu_r', 'RdYlGn', 'RdYlGn_r', 'Reds', 'Reds_r', 'Set1', 
 7                'Set1_r', 'Set2', 'Set2_r', 'Set3', 'Set3_r', 'Spectral', 'Spectral_r', 'Wistia', 'Wistia_r', 
 8                'YlGn', 'YlGnBu', 'YlGnBu_r', 'YlGn_r', 'YlOrBr', 'YlOrBr_r', 'YlOrRd', 'YlOrRd_r', 'afmhot', 
 9                'afmhot_r', 'autumn', 'autumn_r', 'binary', 'binary_r', 'bone', 'bone_r', 'brg', 'brg_r', 'bwr', 
10                'bwr_r', 'cividis', 'cividis_r', 'cool', 'cool_r', 'coolwarm', 'coolwarm_r', 'copper', 'copper_r', 
11                'cubehelix', 'cubehelix_r', 'flag', 'flag_r', 'gist_earth', 'gist_earth_r', 'gist_gray', 
12                 'gist_gray_r', 'gist_heat', 'gist_heat_r', 'gist_ncar', 'gist_ncar_r', 'gist_rainbow', 
13                 'gist_rainbow_r', 'gist_stern', 'gist_stern_r', 'gist_yarg', 'gist_yarg_r', 'gnuplot', 'gnuplot2', 
14                 'gnuplot2_r', 'gnuplot_r', 'gray', 'gray_r', 'hot', 'hot_r', 'hsv', 'hsv_r', 'icefire', 
15                 'icefire_r', 'inferno', 'inferno_r', 'jet', 'jet_r', 'magma', 'magma_r', 'mako', 'mako_r', 
16                 'nipy_spectral', 'nipy_spectral_r', 'ocean', 'ocean_r', 'pink', 'pink_r', 'plasma', 'plasma_r', 
17                 'prism', 'prism_r', 'rainbow', 'rainbow_r', 'rocket', 'rocket_r', 'seismic', 'seismic_r', 
18                 'spring', 'spring_r', 'summer', 'summer_r', 'tab10', 'tab10_r', 'tab20', 'tab20_r', 'tab20b', 
19                 'tab20b_r', 'tab20c', 'tab20c_r', 'terrain', 'terrain_r', 'twilight', 'twilight_r', 
20                 'twilight_shifted', 'twilight_shifted_r', 'viridis', 'viridis_r', 'vlag', 'vlag_r', 'winter', 'winter_r']

結果如下所示：

有幾個色系在我實驗的時候報錯了，貌似是版本相容出了問題吧，這裡就沒去管了，一共172個色系，跑出來了168個樣例結果，有需要的話可以直接對比挑選自己喜歡的色系作為自己的熱力圖配色哈，歡迎交流！

轉自：https://blog.csdn.net/Together_CZ

　　https://blog.csdn.net/Together_CZ/article/details/104636333?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.channel_param&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.channel_param