如何解决Seaborn中“调色板数量超出需求”的UserWarning？

方法1：截取调色板的前N种颜色（N为聚类数） #

直接从tab10调色板里取前4个颜色，让调色板数量和聚类数完全匹配，消除警告：

k_clust = KMeans(n_clusters=4, random_state=35, n_init=1).fit(df_normal)

# 只取tab10的前4种颜色
palette = sns.color_palette("tab10")[:4]
sns.pairplot(new_df, hue="clusters", palette=palette)

方法2：直接传入调色板名称（推荐） #

不用手动获取完整调色板列表，直接把"tab10"作为palette参数的值传入，Seaborn会自动根据hue对应的类别数量（这里是4个聚类）选取对应数量的颜色，不会触发警告：

k_clust = KMeans(n_clusters=4, random_state=35, n_init=1).fit(df_normal)

sns.pairplot(new_df, hue="clusters", palette="tab10")

方法3：手动指定需要的特定颜色 #

如果你只想用tab10里的蓝色、绿色、橙色、红色这几个目标颜色，可以通过索引精准提取（tab10的索引0是蓝色，1是橙色，2是绿色，3是红色）：

k_clust = KMeans(n_clusters=4, random_state=35, n_init=1).fit(df_normal)

# 提取指定的4种颜色
palette = sns.color_palette("tab10")[0:4]
sns.pairplot(new_df, hue="clusters", palette=palette)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者andy_H