別再問我Python可視化如何配色了！
我們在利用Python進行數(shù)據(jù)可視化時，有著大量的高質量庫可以用，比如：Matplotlib、seaborn、Plotly、Bokeh、ggplot等等。但圖表好不好看，配色占一半。如果沒有良好的審美觀，很容易做出來的東西辣眼睛……
所以想做好數(shù)據(jù)可視化，就要有合適的配色方案。除了可以借鑒參考配色網(wǎng)站的案例，也可以自己自定義一套配色方案。
如何去自定義呢？
我倒是有一個想法，配色的美感需要培養(yǎng)，但在一開始可以在優(yōu)秀的作品上尋找靈感，比如經(jīng)典電影、海報、風景圖、Logo等等，這些都是絕佳的參考。
自然風景的顏色往往令人驚艷，咱們不妨以風景圖為例。下圖是一副海上夕陽圖，通過一番操作就提取到了一套配色方案（見圖右）。
那么，我們用Python能不能做到呢？
答案當然是可以，畢竟Python除了不能生孩子，什么都能做！
提取圖片中的配色
在Python中對圖片進行操作，最常用的兩個模塊就是PIL和opencv了。所以一開始我的方案是，用Python庫打開圖片，然后遍歷像素顏色，最后按照色彩比例進行排序，即可得到該圖片的配色方案。
結果做到一半，我發(fā)現(xiàn)自己忽略了一件事。大家都知道，Python 是一門優(yōu)雅的語言，簡潔的語法，強大的功能。同時它還有擁有極其豐富的第三方庫，這些庫幾乎都可以在github 或者 pypi上找到源碼。
于是我搜了一下，確實有相關的庫可以提取圖片中的配色，那我們就不用重復造輪子了。
這個模塊就是——Haishoku，可以用于從圖像中獲取主色調(diào)和主要配色方案。
其GitHub網(wǎng)址為：https://github.com/LanceGin/haishoku
具體用法，還是先安裝
pip?install?haishoku
將前文提到的海上夕陽圖，保存到本地并命名為test.png。
from?haishoku.haishoku?import?Haishoku
image?=?'test.png'
haishoku?=?Haishoku.loadHaishoku(image)
導入模塊，運行代碼會返回一個Haishoku實例，你可以通過實例屬性haishoku.dominant 和 haishoku.palette，從而直接獲取到對應的主色調(diào)和配色方案。
主色調(diào)
首先，要怎么獲取圖片的主色調(diào)呢？
print(haishoku.dominant)
這返回了一個結構為 (R, G, B) 的元組，就是該圖片的主色調(diào)。
運行下面這行代碼
Haishoku.showDominant(image)
則會打開一個臨時文件，用來預覽主色調(diào)的顏色。
配色方案
#獲取配色方案
pprint.pprint(haishoku.palette)
返回一個結構為：[(R, G, B), (R, G, B), …] 最大長度為8的數(shù)組。
這里使用了pprint模塊，對于這種多層嵌套的元組，正好可以美觀地打印出來。
運行下面這行代碼
Haishoku.showPalette(image)
則會打開一個臨時文件，用來預覽圖片配色方案。（不會保存在本地）
就這樣，只需幾行代碼就提取到圖片中的配色方案，是不是很簡單。
另外，Haishoku庫從v1.1.4版本后，支持從 url 中直接加載圖像。
imagepath?=?'https://img-blog.csdnimg.cn/20190222215216318.png'
????
haishoku?=?Haishoku.loadHaishoku(imagepath)
配色方案與可視化
通過前面的操作，我們就提取到了合適的配色，那么就實戰(zhàn)一下吧。
經(jīng)典電影、海報、風景圖、Logo都是絕佳的參考對象。
所以這次，我選擇了Google的Logo，并提取到它的配色方案。
imagepath?=?'google.png'
haishoku?=?Haishoku.loadHaishoku(imagepath)
pprint.pprint(haishoku.palette)
Haishoku.showPalette(imagepath)
那么，這套配色方案應用到了數(shù)據(jù)可視化中，會是怎么樣呢？？
這次用剛才得到的Google配色，Python繪制一個環(huán)形圖試試看
感覺還不錯，這套配色方案我要收藏起來。如果大家覺得本文還不錯，記得給個一鍵三連！
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