Какие существуют виды цветовых палитр для визуализации данных в Seaborn?

В Seaborn выделяют три вида цветовых палитр для визуализации данных: seaborn.pydata.org

1. Качественные (qualitative). seaborn.pydata.org www.educba.com Подходят для представления категориальных данных, так как большая часть вариаций приходится на компонент оттенка. seaborn.pydata.org По умолчанию в Seaborn используется качественная палитра из десяти различных оттенков. seaborn.pydata.org

2. Последовательные (sequential). seaborn.pydata.org mipt-stats.gitlab.io Подходят для представления числовых данных. seaborn.pydata.org Стандартные последовательные палитры в Seaborn отличаются плавным изменением интенсивности цвета, не искажают восприятие и подходят для дальтоников. mipt-stats.gitlab.io Некоторые из них: viridis, inferno, magma и другие. mipt-stats.gitlab.io

3. Расходящиеся (diverging). seaborn.pydata.org www.educba.com Подходят для представления числовых данных с категориальной границей. seaborn.pydata.org В таких палитрах используются два разных цвета, каждый из которых представляет изменение значения от общей точки в любом направлении. post.nghiatu.com Например, если данные отображаются в диапазоне от -1 до 1, то значения от -1 до 0 имеют один цвет, а от 0 до +1 — другой. post.nghiatu.com

Кроме того, в Seaborn есть возможность создавать пользовательские палитры — либо на основании имеющихся, либо совсем с нуля. mipt-stats.gitlab.io