原文：
配色是圖表設計裡最重要的方面之一，因為如果配色方案好，它可以清晰展現資料的模式和規律，否則就會把這些規律和模式隱藏起來。有非常多學習視覺化配色的小技巧的資源，我只討論了series of blog posts的一部分。詳情可以看rob simmon的more technical *****。matplotlib的文件也有乙份講述了建立彩圖的各項感性屬性的精彩文件。
seaborn讓選擇和使用配色方案變得簡單且適用於你工作的資料種類和你想要達到的視覺化目標。
%matplotlib inline
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
sns.set(rc=)
np.random.seed(sum(map(ord, "palettes")))
color_palette()。這個函式提供乙個到多數（儘管不是全部）生成顏色的可行方式的介面，並且它在任意有palette變數的函式內部使用（在某些情況下如果需要複數的色彩，color變數也需要）
color_palette()將接收任何seaborn調色盤和matplotlib彩圖（jet除外，你永遠都不應該使用它）的名字作為引數。它也可以接收一系列在任意有效的matplotlib格式（rgb tuples, hex color codes, or html color names）下設定好的顏色。它的返回值通常是乙個rgb元組的list。
最後，呼叫無引數呼叫color_palette()會返回當前的預設顏色集。
乙個對應的函式set_palette()，能接收同樣的引數，並且會為所有的布局設定預設顏色集。你也可以通過在with語句裡使用color_palette()來臨時設定本色方案。（如下）
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