#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8

# # カラーパレットの選び方(Choosing color palettes)
# [color_palettes](https://stanford.edu/~mwaskom/software/seaborn/tutorial/color_palettes.html)のまとめです。

# In[1]:


# 準備
get_ipython().run_line_magic('matplotlib', 'inline')
import seaborn as sns, numpy as np
from ipywidgets import interact, FloatSlider


# ## color_palette()を用いた作成方法(Building color palettes with color_palette())
# - color_paletteを用いると、ほとんどのカラーパレットを作成できます。
# - set_paletteを用いると、デフォルトのカラーパレットを設定できます(例は後述)。

# ## 定性的なカラーパレット(Qualitative color palettes)
# - カラーパレット名を指定しないと、現在のカラーパレットが取得できます。(下記は、デフォルトのカラーパレット)
# - palplotは、カラーパレットを表示します。

# In[2]:


current_palette = sns.color_palette(n_colors=24)
sns.palplot(current_palette)


# デフォルトのカラーパレットは、6つのテーマ(deep, muted, pastel, bright, dark, colorblind)があります。(デフォルトはdeep)  
# Jupyterで、テーマをインタラクティブに確認できるようにしました。

# In[3]:


def show_pal0(palette):
    sns.palplot(sns.color_palette(palette, 24))
interact(show_pal0, palette='deep muted pastel bright dark colorblind'.split());


# ## 色相カラーパレット(Using circular color systems)
# よく使われるのは、hlsです。color_paletteでも、hls_paletteでも作成できます。

# In[4]:


sns.palplot(sns.color_palette("hls",24))
sns.palplot(sns.hls_palette(24))


# パラメータ l で明度を、s で彩度を指定できます。

# In[5]:


sns.palplot(sns.hls_palette(24, l=0.2))
sns.palplot(sns.hls_palette(24, s = 0.2))


# 下記の様にするとくっきりしたカラーパレットになります。

# In[6]:


sns.palplot(sns.hls_palette(24, l=0.5, s=1))


# Jupyterで、明度と彩度をインタラクティブに確認できるようにしました。

# In[7]:


def show_pal1(l, s):
    sns.palplot(sns.hls_palette(24, l=l, s=s))
interact(show_pal1, l=FloatSlider(0.6, max=1), s=FloatSlider(0.65, max=1));


# hlsの色相ごとの明度のばらつきを少なくしたhuslも利用できます。

# In[8]:


sns.palplot(sns.husl_palette(24))


# ## カテゴリカラー(Using categorical Color Brewer palettes)
# 名前のついたカラーパレットです。
# 少し古いですが、[印刷用一覧](https://dl.dropboxusercontent.com/u/35689878/pdf/pal.pdf)を用意しました。

# In[9]:


sns.palplot(sns.color_palette("Set1", 24))


# Jupyterでは、簡単に確認できます。

# In[10]:


sns.choose_colorbrewer_palette('qualitative');


# RGBで指定してカラーパレットを作成することもできます。

# In[11]:


flatui = ["#9b59b6", "#3498db", "#95a5a6", "#e74c3c", "#34495e", "#2ecc71"]
sns.palplot(sns.color_palette(flatui, 24))


# ## 連続カラーパレット(Sequential color palettes)
# - 特定の名前で指定すると、連続的なカラーパレットになります。
# - 名前に"_d"をつけるとdarkになります。(つけないとlight)  
# - 名前に"_r"をつけると逆順になります。

# In[12]:


sns.palplot(sns.color_palette("Blues", 24))
sns.palplot(sns.color_palette("Blues_d", 24))
sns.palplot(sns.color_palette("Blues_r", 24))


# Jupyterでは、簡単に確認できます。

# In[13]:


sns.choose_colorbrewer_palette('sequential');


# ## cubehelix_paletteを用いた連続カラーパレット(Sequential palettes with cubehelix_palette())
# cubehelixを使って色調を変化させながら、明るさを連続的に変化させたカラーパレットを作成できます。

# In[14]:


sns.palplot(sns.color_palette("cubehelix", 24))


# cubehelix_paletteは、違うカラーパレットになるようです。

# In[15]:


sns.palplot(sns.cubehelix_palette(24))


# as_cmap=Trueとすることで、cmapパラメータを持つグラフ描画で使えるようになります。

# In[16]:


np.random.seed(1)
x, y = np.random.multivariate_normal([0, 0], [[1, -.5], [-.5, 1]], size=300).T
cmap = sns.cubehelix_palette(light=1, as_cmap=True)
sns.kdeplot(x, y, cmap=cmap, shade=True);


# Jupyterで、cubehelix_palette カラーパレットをインタラクティブに確認できるようにしました。

# In[17]:


def show_pal2(start, rot):
    sns.palplot(sns.cubehelix_palette(24, start=start, rot=rot))
interact(show_pal2, start=FloatSlider(max=1), rot=FloatSlider(0.4, max=1));


# ## カスタム連続カラーパレット(Custom sequential palettes with light_palette() and dark_palette())
# light_paletteやdark_paletteを使うこともできます。

# In[18]:


sns.palplot(sns.light_palette("blue", 24))
sns.palplot(sns.dark_palette("blue", 24))


# 先ほどの図の等高線に使ってみましょう。

# In[19]:


cmap = sns.dark_palette("palegreen", as_cmap=True)
sns.kdeplot(x, y, cmap=cmap);


# Jupyterで、インタラクティブに確認できるようにしました。

# In[20]:


def show_pal3(light_or_dark, color, reverse):
    sns.palplot(eval('sns.%s_palette'%light_or_dark)(color=color, n_colors=24, reverse=reverse))
interact(show_pal3, light_or_dark=('light', 'dark'), color=('blue', 'navy', 'green', 'palegreen', 'red'), reverse=False);


# ## 2色に分かれたカラーパレット(Diverging color palettes)
# 両端が別の色で、中間が白色のカラーパレットです。  
# color_paletteで指定すれば作成できます。

# In[21]:


sns.palplot(sns.color_palette("BrBG", 24))
sns.palplot(sns.color_palette("RdBu_r", 24))
sns.palplot(sns.color_palette("coolwarm", 24))


# Jupyterでは、簡単に確認できます。

# In[22]:


sns.choose_colorbrewer_palette('diverging');


# ## 2色に分かれたカスタムカラーパレット(Custom diverging palettes with diverging_palette())
# diverging_paletteでカスタムできます。  
# 中間を暗くすることもできます。

# In[23]:


sns.palplot(sns.diverging_palette(220, 20, n=24))
sns.palplot(sns.diverging_palette(145, 280, s=85, l=25, n=24))
sns.palplot(sns.diverging_palette(255, 133, l=60, n=24, center="dark"))


# Jupyterで、インタラクティブに確認できるようにしました。

# In[24]:


def show_pal4(h_neg, h_pos, s, l, center):
    sns.palplot(sns.diverging_palette(h_neg, h_pos, n=24, s=s, l=l, center=center))
interact(show_pal4, h_neg=FloatSlider(220, max=360), h_pos=FloatSlider(20, max=360), 
         s=FloatSlider(75, max=99), l=FloatSlider(50, max=99), center=('light', 'dark'));


# ## デフォルトカラーパレットの設定(Changing default palettes with set_palette())
# set_paletteでデフォルトカラーパレットを設定できます。

# In[25]:


def sinplot(flip=1):
    x = np.linspace(0, 14, 100)
    for i in range(1, 7):
        plt.plot(x, np.sin(x + i * .5) * (7 - i) * flip)

sinplot()


# In[26]:


sns.set_palette("husl")
sinplot()


# with句を使うと、局所的に変更できます。

# In[27]:


with sns.color_palette("PuBuGn_d"):
    sinplot()