Seaborn绘制2D直方图的默认色卡是什么？如何应用到Matplotlib hist2d？

你可以直接从seaborn库中导出它默认的colormap，配合对数归一化设置，就能和seaborn绘图效果完全一致，操作方法如下：

首先要注意两个核心匹配点：

• seaborn的2D统计绘图默认使用rocket调色板，你可以直接将其转为matplotlib支持的cmap对象
• seaborn的2D直方图默认对计数值做对数缩放，忽略这个设置的话哪怕cmap正确，颜色深浅分布也会和seaborn结果有明显差异

完整可运行的代码示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.colors import LogNorm
import seaborn

# 你的原始数据定义
num_samples = int(8e+4)
u0 = np.random.rand(num_samples)
E_incid = 90*np.random.rand(num_samples)+10

# 获取seaborn默认配色
sns_cmap = seaborn.color_palette("rocket", as_cmap=True)

# 绘制2D直方图，完全匹配seaborn效果
plt.hist2d(u0, E_incid, bins=50, cmap=sns_cmap, norm=LogNorm())
plt.colorbar()
plt.show()

如果你不想保留seaborn依赖，也可以参考rocket配色的参数自定义cmap，不过直接调用seaborn的接口更简单，不会出现配色偏差。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Imahn