如何在条形图上应用自定义渐变色图？

如何解决如何在条形图上应用自定义渐变色图？

我对 Matplotlib 比较陌生，但仍在某些方面苦苦挣扎。

我正在尝试在我的绘图上应用自定义渐变颜色，根据其在最小和最大范围内的位置填充条形图的颜色。

我已经能够生成 LinearSegmentedColormap 并使用 zip 函数创建了一个排序数组，但是，当我尝试将它应用于 color= 或 color=my_cmap(colors_array) 时，它给了我一个值错误。

我想知道我的做法是否有问题，或者，如果可能，还有其他方法可以解决以下问题？

代码：

import math
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl

np.random.seed(12345)
df = pd.DataFrame([np.random.normal(32000,200000,3650),np.random.normal(43000,100000,np.random.normal(43500,140000,np.random.normal(48000,70000,3650)],index=[1992,1993,1994,1995])

plt.style.use('ggplot')
fig,ax = plt.subplots()

cmap = mpl.colors.LinearSegmentedColormap.from_list('blue_to_red',['darkblue','darkred'])

df_mean = [df.iloc[index].mean() for index in range(0,len(df.index))]
colors = [color for color in cmap(np.linspace(0,1,len(df.index)))]
colors = [colors for _ in zip(df_mean,colors)]

ax.bar(
    df.index.tolist(),# X-Axis,would be 1992 to 1995
    [df.iloc[index].mean() for index in range(0,len(df.index))],# List of mean values from 92-95
    yerr=[(df.iloc[i].std() / math.sqrt(len(df.iloc[i]))) for i in range(len(df))],# Standard deviation,92-95
    color=cmap(colors)
)
fig.colorbar(cmap)

ax.set_title('Voting Results 1992 - 1995',fontsize=12)
plt.xticks(df.index,('1992','1993','1994','1995'))
ax.set_xlabel('Years')
ax.set_ylabel('Mean')

plt.show()

先谢谢你！

解决方法

首先，将年份作为索引并将所有值放入列中的数据框非常不寻常。 （但 Pandas 可以使用这种格式，虽然速度有点慢。）

如果我理解正确，您想根据每年的平均值相对于其他年份的平均值来分配颜色。您需要创建一个 norm（值与颜色图所需的范围 0-1 之间的映射）。然后，您可以使用颜色图和该范数将每个均值映射到颜色。

年份被转换为字符串，所以 matplotlib 将制作一个分类 x 轴。

以下是一些示例代码，可帮助您入门：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
from matplotlib.cm import ScalarMappable

np.random.seed(12345)
df = pd.DataFrame([np.random.normal(32000,200000,3650),np.random.normal(43000,100000,np.random.normal(43500,140000,np.random.normal(48000,70000,3650)],index=[1992,1993,1994,1995])
plt.style.use('ggplot')
fig,ax = plt.subplots()

cmap = mpl.colors.LinearSegmentedColormap.from_list('blue_to_red',['darkblue','darkred'])

df_mean = df.mean(axis=1)
norm = plt.Normalize(df_mean.min(),df_mean.max())
colors = cmap(norm(df_mean))

ax.bar(df.index.astype(str),df_mean,yerr=df.std(axis=1) / np.sqrt(len(df.columns)),color=colors)
fig.colorbar(ScalarMappable(cmap=cmap,norm=norm))

ax.set_title('Voting Results 1992 - 1995',fontsize=12)
ax.set_xlabel('Years')
ax.set_ylabel('Mean')
plt.tight_layout()
plt.show()

PS：表示数据框的更标准方法是将每年放入一列。那么每列的平均值可以计算为df.mean()。

df = pd.DataFrame(np.array([np.random.normal(32000,3650)]).T,columns=[1992,1995])
df_mean = df.mean()
ax.bar(df.columns.astype(str),yerr=df.std() / np.sqrt(len(df)),color=colors)