python - 具有两种颜色的 Matplotlib 绘图分布

Question

此处的目标是将高于某个阈值的值着色为一种颜色，将低于该阈值的值着色为另一种颜色。下面的代码试图将它分成两个直方图，但只有当阈值为 50% 时它才会看起来平衡。我假设我必须使用 discreetlevel 变量。

finalutilityrange 是一些带有一堆值的向量(你必须生成它来测试代码)，我正在尝试绘制它。值 deter 是确定它们是蓝色还是红色的值。 discreetlevel 就是我想要的 bin 数量。

import random
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

discreetlevel = 10
deter = 2

for x in range(0,len(finalutilityrange)):
    if finalutilityrange[x-1]>=deter:
        piraterange.append(finalutilityrange[x-1])
    else:
        nonpiraterange.append(finalutilityrange[x-1])

plt.hist(piraterange,bins=discreetlevel,normed=False,cumulative=False,color = 'b')
plt.hist(nonpiraterange,bins=discreetlevel),normed=False,cumulative=False,color = 'r')
plt.title("Histogram")
plt.xlabel("Utlity")
plt.ylabel("Probability")
plt.show()

Answer 1

这个解决方案比@user2699 的要复杂一些。我只是为了完整性而展示它。您可以完全控制 hist 返回的补丁对象，因此如果您可以确保您使用的阈值恰好位于 bin 边缘，则很容易更改为所选补丁的颜色。您可以这样做，因为 hist 可以接受一系列 bin 边缘作为 bins 参数。

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt 

# Make sample data
finalutilityrange = np.random.randn(100)
discreetlevel = 10
deter = 0.2

# Manually create `discreetlevel` bins anchored to  `deter`
binsAbove = round(discreetlevel * np.count_nonzero(finalutilityrange > deter) / finalutilityrange.size)
binsBelow = discreetlevel - binsAbove
binwidth = max((finalutilityrange.max() - deter) / binsAbove,
               (deter - finalutilityrange.min()) / binsBelow)
bins = np.concatenate([
           np.arange(deter - binsBelow * binwidth, deter, binwidth),
           np.arange(deter, deter + (binsAbove + 0.5) * binwidth, binwidth)
])

# Use the bins to make a single histogram
h, bins, patches = plt.hist(finalutilityrange, bins, color='b')

# Change the appropriate patches to red
plt.setp([p for p, b in zip(patches, bins) if b >= deter], color='r')

结果是具有不同颜色 bin 的同质直方图:

如果您没有锚定 deter，垃圾箱可能会更宽一些。第一个或最后一个 bin 通常会稍微超出数据的边缘。