如何在Python geoplot中成功应用自定义seaborn调色板

制作地图时需使用符合工作样式规范的自定义调色板，目前已通过seaborn成功生成目标调色板，实现代码如下：

detcity =["#004445", "#279989", "#9FD5B3", "#FEB70D", "#18252A", "#F2F2F2"]
detcity = sns.color_palette(detcity)
sns.palplot(sns.color_palette(detcity))

（附自定义调色板预览图）

始终无法找到在geoplot中成功替换默认调色板的正确方法，当前绘图代码如下：

fig,ax = plt.subplots(figsize = (30,30))
gplt.pointplot(
    geo_duplex,
    hue='Close_Year',
    legend = True,
    ax=ax
)

xlim = (-83.2,  -82.9)
ylim = (42.25, 42.45)

ax.set_xlim(xlim)
ax.set_ylim(ylim)
cx.add_basemap(ax, crs=crs)

当前运行输出使用的是geoplot默认调色板，而非创建的自定义调色板，尝试过的多数指定调色板的操作均触发报错，附当前默认配色的输出效果图，寻求可行的解决方案。

geoplot的pointplot及其他支持颜色映射的图层函数，原生支持通过palette参数传入自定义配色，之前触发报错基本是两个原因：一是传参位置错误，二是连续/离散调色板和hue字段的数据类型不匹配。
按以下步骤修改即可正常加载自定义调色板：

• 先根据hue字段类型处理调色板格式：如果Close_Year是连续数值型（未做分箱的原始年份值），需要把十六进制颜色列表转为matplotlib可识别的连续色带，不要直接传入seaborn生成的离散调色板对象；如果Close_Year是分类型字段（已做年份分段/分箱），可以直接传入seaborn生成的离散调色板
• 把处理好的调色板作为palette参数直接传入gplt.pointplot()，不要把该参数嵌套在legend配置项中

修改后的可运行代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import geoplot as gplt
import contextily as cx
from matplotlib.colors import LinearSegmentedColormap

# 自定义工作规范配色
detcity_colors = ["#004445", "#279989", "#9FD5B3", "#FEB70D", "#18252A", "#F2F2F2"]

# 连续hue场景（对应原始年份数值）：生成连续插值色带
detcity_pal = LinearSegmentedColormap.from_list("detcity", detcity_colors)
# 分类hue场景（对应分箱后的年份类别）：替换为下面这行即可
# detcity_pal = sns.color_palette(detcity_colors)

fig,ax = plt.subplots(figsize = (30,30))
gplt.pointplot(
    geo_duplex,
    hue='Close_Year',
    palette=detcity_pal, # 传入自定义调色板
    legend = True,
    ax=ax
)

xlim = (-83.2,  -82.9)
ylim = (42.25, 42.45)

ax.set_xlim(xlim)
ax.set_ylim(ylim)
# 注意crs参数必须和矢量数据geo_duplex的坐标系保持一致，避免底图偏移
cx.add_basemap(ax, crs=geo_duplex.crs)
plt.show()

常见报错排查 #

• 报“颜色数量和数据类别不匹配”错误：是因为把离散调色板传给了连续型hue字段，换成上面的连续色带写法即可
• 旧版本geoplot不识别seaborn调色板对象：直接传入原始十六进制颜色列表，或者转成LinearSegmentedColormap对象即可兼容
• 调色板不生效：检查是否把palette参数错写到了legend配置的字典里，必须作为pointplot的顶层参数传入

内容的提问来源于stack exchange，提问作者CKay