为什么seaborn计数图和直方图以不同的方式显示相同的十六进制颜色？

我试图在我的论文中保留单一的调色板，我注意到我的直方图的蓝色和我的计数图的蓝色色调略有不同，即使我将它们设置为完全相同的十六进制值。

我是否缺少一个设置，或者这些不同的图不仅仅显示给定的十六进制？我尝试过使用计数图饱和度，但它与颜色不匹配。理想情况下，我的所有直方图都将具有与计数图相同的颜色（以及也使用计数图着色的条形图）。

下面是最小代码示例：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
sns.set(rc={'figure.figsize':(20,10)}, font_scale=2)
plt.rcParams['axes.grid'] = False
titanic = sns.load_dataset('titanic')
fig, ax = plt.subplots(1,2)
sns.countplot(x="class", data=titanic, ax=ax[0], color='#5975a4')
sns.histplot(x="who", data=titanic, ax=ax[1], color='#5975a4')

它产生下图：

The countplot有一个饱和度参数（饱和度越高，颜色越“真实”，饱和度越低，颜色越接近灰色）。 Seaborn 在条形图中使用饱和度来使默认颜色看起来“更平滑”。默认饱和度为0.75;它可以设置为1获得“真实”颜色。

The histplot有一个 alpha 参数，使颜色半透明。颜色与背景混合，因此根据背景颜色看起来会有所不同。在这种情况下，alpha似乎默认为0.75。由于这也具有类似于饱和度的效果，histplot不使用饱和度。当在同一个子图中绘制多个直方图时，透明度特别有用。

要获得“真实”颜色，请设置saturation of the countplot和alpha of the histplot to 1:

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

sns.set(rc={'figure.figsize': (20, 10)}, font_scale=2)
plt.rcParams['axes.grid'] = False
titanic = sns.load_dataset('titanic')
fig, ax = plt.subplots(1, 2)
sns.countplot(x="class", data=titanic, ax=ax[0], color='#5975a4', saturation=1)
sns.histplot(x="who", data=titanic, ax=ax[1], color='#5975a4', alpha=1)
plt.show()

PS：默认情况下，计数图仅使用 80% 的宽度，而直方图则使用整个宽度。如果需要，可以缩小直方图条形，例如sns.histplot(..., shrink=0.8)，获得与countplot.