如何在Seaborn中使用Matplotlib标准配色？

以下几种方法可以让Seaborn图表使用Matplotlib的默认配色，解决风格不一致的问题：

• 直接传递Matplotlib颜色循环给Seaborn
  Matplotlib的默认颜色存储在plt.rcParams['axes.prop_cycle']中，提取后作为palette参数传给Seaborn的绘图函数即可：

  import seaborn as sns
  import matplotlib.pyplot as plt
  
  # 获取Matplotlib默认颜色列表
  mpl_colors = plt.rcParams['axes.prop_cycle'].by_key()['color']
  
  # 绘制小提琴图时指定配色
  sns.violinplot(data=your_dataset, x="category", y="value", hue="group", palette=mpl_colors)
  

• 全局设置Seaborn的配色方案
  如果需要所有Seaborn图表都匹配Matplotlib配色，可以全局设置调色板：

  import seaborn as sns
  import matplotlib.pyplot as plt
  
  mpl_colors = plt.rcParams['axes.prop_cycle'].by_key()['color']
  # 全局应用Matplotlib配色
  sns.set_palette(mpl_colors)
  
  # 后续绘制的所有Seaborn图表（包括小提琴图）都会使用该配色
  sns.violinplot(data=your_dataset, x="category", y="value", hue="group")
  

• 手动指定单个Matplotlib默认颜色
  如果你只需要特定几个颜色，可以直接使用Matplotlib默认颜色的十六进制值，比如：

  # Matplotlib默认前三个颜色：蓝、橙、绿
  custom_palette = ['#1f77b4', '#ff7f0e', '#2ca02c']
  sns.violinplot(data=your_dataset, x="category", y="value", hue="group", palette=custom_palette)
  

上述方法都能让Seaborn绘制的小提琴图和你之前用Matplotlib制作的图表配色完全一致，同时保留Seaborn处理NaN数据的能力。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Philip de Bruin