使用colormap的matplotlib条形图

Question

我有一个包含两列的数据框：

• y：y轴上不同的数值
• days：四个不同日期的名称（星期一到星期四）

我还有一个包含四种不同颜色的调色板，这是我自己制作的ListedColorMap对象。

我想要创建一个柱状图，以周几为四个类别（x轴），它们相应的值在y轴上。同时，我希望使用我的调色板使每个条形图具有不同的颜色。

以下是我用来构建柱状图的代码：

def my_barchart(my_df, my_cmap):
  fig = plt.figure()
  ax = fig.add_axes([0,0,1,1])
  ax.bar(my_df['days'], my_df['y'], color=my_cmap)
  return fig

然而，我遇到了以下错误：“'ListedColormap'类型的对象没有len()”，这表明我没有正确使用my_cmap。

如果我从函数中删除它并运行它，我的条形图看起来还不错，只是所有的条形都有相同的颜色。所以我的问题是：如何正确地在条形图中使用colormap？

- aprendiz

Answer 1

color参数需要一个字符串或RGB[A]值（可以是单个颜色，也可以是每个数据点对应的一系列颜色）。颜色映射通常使用处于[0,1]范围内的浮点数进行调用。

因此，您需要将每个条形的颜色值缩放到[0,1]范围内，然后使用这些重新缩放的值调用my_cmap。

例如，如果您希望颜色与y值（条形的高度）对应，则应像以下方式修改代码（假设您之前已经调用了import numpy as np）：

def my_barchart(my_df, my_cmap):
    rescale = lambda y: (y - np.min(y)) / (np.max(y) - np.min(y))

    fig = plt.figure()
    ax = fig.add_axes([0,0,1,1])
    ax.bar(my_df['days'], my_df['y'], color=my_cmap(rescale(my_df['y'])))
    return fig

这是一个自包含的最简示例，演示如何在使用输出时，使用color参数：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.array([1, 2, 3])
y = np.array([4, 5, 6])

my_cmap = plt.get_cmap("viridis")
rescale = lambda y: (y - np.min(y)) / (np.max(y) - np.min(y))

plt.bar(x, y, color=my_cmap(rescale(y)))
plt.savefig("temp")

输出：

- Jake Levi

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每个条形的颜色取决于它的类别（星期几），因此我认为我不能“缩放”它们，因为它们不是数字... - aprendiz

Answer 2

好的，我找到了一种方法来完成这个操作，而无需缩放我的值：

def my_barchart(my_df, my_cmap):
  fig = plt.figure()
  ax = fig.add_axes([0,0,1,1])
  ax.bar(my_df['days'], my_df['y'], color=my_cmap.colors)
  return fig

只需在 my_cmap 后面添加 .colors 即可！

- aprendiz