python - 根据颜色图着色的条形图？

Question

首先，我对 Matplotlib 或 Seaborn 中的颜色还很陌生。我的目的是创建一个条形图，其中条形根据自定义调色板着色。像这样，但使用我的自定义调色板(见下文，一个带有红色、橙色、绿色和蓝色的调色板):

我已经使用 LinearSegmentedColormap 方法创建了自定义顺序调色板，但我无法在简单的 plt.barplot() 中使用它。当然这不难，但我看不到路。我使用下面的函数创建了调色板，从这个线程得到:Create own colormap using matplotlib and plot color scale

def make_colormap(seq):
"""Return a LinearSegmentedColormap
seq: a sequence of floats and RGB-tuples. The floats should be increasing
and in the interval (0,1).
"""
seq = [(None,) * 3, 0.0] + list(seq) + [1.0, (None,) * 3]
cdict = {'red': [], 'green': [], 'blue': []}
for i, item in enumerate(seq):
    if isinstance(item, float):
        r1, g1, b1 = seq[i - 1]
        r2, g2, b2 = seq[i + 1]
        cdict['red'].append([item, r1, r2])
        cdict['green'].append([item, g1, g2])
        cdict['blue'].append([item, b1, b2])

return mcolors.LinearSegmentedColormap('CustomMap', cdict)

#main#
c = mcolors.ColorConverter().to_rgb
rvb = make_colormap(
[c('red'), 0.125, c('red'), c('orange'), 0.25, c('orange'),c('green'),0.5, c('green'),0.7, c('green'), c('blue'), 0.75, c('blue')])

N = 1000
array_dg = np.random.uniform(0, 10, size=(N, 2))
colors = np.random.uniform(0, 5, size=(N,))
plt.scatter(array_dg[:, 0], array_dg[:, 1], c=colors, cmap=rvb)
plt.colorbar()
plt.show()

返回这个图:

据我所知，我不能将颜色图(LinearSegmentedColormap()? 中的对象类型)用于条形图，但颜色图是我实现自定义顺序调色板的独特方式。

总而言之，我想将第二个图(散点图)的颜色图应用到第一个图(条形图)。现在我不能这样做，因为 barplot() 函数没有接受 LinearSegmentedColormap 对象类型的参数。

我可能让它变得比实际更难，所以我将不胜感激任何更清晰或更正确的方法。

Answer 1

要获得条形图根据颜色图着色的条形图，您可以使用 bar(x,y, color=colors) 的 color 参数，其中 colors 是一个包含所有颜色的柱的长度列表。 IE。该列表中的第 i 个条目是第 i 个柱的颜色。
为了从颜色图创建此列表，您需要使用相应的值调用颜色图。

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.colors as mcolors
import numpy as np

clist = [(0, "red"), (0.125, "red"), (0.25, "orange"), (0.5, "green"), 
         (0.7, "green"), (0.75, "blue"), (1, "blue")]
rvb = mcolors.LinearSegmentedColormap.from_list("", clist)

N = 60
x = np.arange(N).astype(float)
y = np.random.uniform(0, 5, size=(N,))

plt.bar(x,y, color=rvb(x/N))
plt.show()