v0.5.0 (2014年11月)#

这是从 0.4 版本以来的一个重大发布。亮点包括用于绘制热图的新函数，可能在应用聚类算法以发现结构化关系时使用。这些函数由新的自定义色图函数和一组完整的 IPython 小部件补充，允许交互式选择色图参数。调色板教程已重写，以涵盖这些新工具，并更普遍地提供如何在可视化中使用颜色的指导。还有一些较小的更改和错误修复。

绘图函数#

添加了 heatmap() 函数，用于通过颜色编码值来可视化数据矩阵。更多信息请参阅文档。
添加了 clustermap() 函数，用于聚类和可视化数据矩阵，并可以选择通过颜色标记单个行和列。更多信息请参阅文档。此工作由 Olga Botvinnik 领导。
lmplot() 和 pairplot() 获得了一个新的关键字参数 markers。这可以是一种标记，也可以是为 hue 变量的每个级别提供的不同标记列表。当复制为黑白图像（即打印时），为不同的色调使用不同的标记应使图表更易于理解。有关示例，请参见 github 拉取请求 (#323)。
更一般地，在 FacetGrid 和 PairGrid 中有一个新的关键字参数 hue_kws。这同样允许绘图美学根据色调变量的级别变化，但更加灵活。hue_kws 应该是一个字典，将关键字参数名称映射到与色调变量级别数量相同长度的值列表。
参数 subplot_kws 已添加到 FacetGrid 中。这允许使用自定义投影的镶嵌图，包括使用 Cartopy 的地图。

颜色调色板#

添加了两个新函数来创建自定义调色板。对于顺序调色板，您可以使用 light_palette() 函数，该函数接受一个种子颜色并从中创建一个非常浅、不饱和的变体。对于发散调色板，您可以使用 diverging_palette() 函数在两个端点之间创建一个平衡的斜坡，以浅色或深色中点。有关更多信息，请参阅调色板教程。
增加了为 light_palette() 和 dark_palette() 指定种子颜色的能力，可以是一个 husl 或 hls 空间值的元组，或者是一个命名的 xkcd 颜色。现在，这些函数的种子颜色的解释由新的 input 参数提供。
添加了几个新的交互式调色板小部件：choose_colorbrewer_palette()、choose_light_palette()、choose_dark_palette() 和 choose_diverging_palette()。为了保持一致性，将cubehelix小部件重命名为 :func:`choose_cubehelix_palette`（并修复了一个cubehelix调色板被反转的错误）。这些函数现在在调用时会返回一个颜色调色板列表或一个matplotlib色图，并且该对象将在你使用小部件时实时更新。这应该使你能够轻松地迭代绘图，直到找到数据的一个良好表示。更多信息请参见 `Github pull request <https://github.com/mwaskom/seaborn/pull/286>`_ 或这个notebook（下载它以使用小部件）。
全面修订了颜色调色板教程，按调色板类别组织讨论，并提供了在为数据选择颜色时可能做出的各种选择的更多动机。

错误修复#

修复了 PairGrid 中的一个错误，当输入的 DataFrame 具有非默认索引时，该错误会导致不正确的结果（或崩溃）。
修复了 PairGrid 中的一个错误，当传递具有类似日期数据类型的列时会引发异常。
修复了一个错误，当 lmplot() 使用色调变量在行或列上时，会显示图例（导致图例冗余）。
解决了一个 matplotlib 的 bug，该 bug 强制 boxplot() 中的异常值显示为蓝色。
kdeplot() 现在接受 pandas Series 作为 data 和 data2 参数。
在 corrplot() 中使用非默认的相关性方法现在意味着 sig_stars=False，因为用于显著性值的排列测试使用的是皮尔逊度量。
从样式定义中移除了 pdf.fonttype ，因为在 0.4 版本中使用的值导致生成了非常大的 PDF 文件。