使用从颜色图中获取的颜色绘制直方图

Question

我想绘制一个简单的一维直方图，其中条形图应遵循给定颜色图的颜色编码。

这是一个

MWE

：

import numpy as n
import matplotlib.pyplot as plt

# Random gaussian data.
Ntotal = 1000
data = 0.05 * n.random.randn(Ntotal) + 0.5

# This is the colormap I'd like to use.
cm = plt.cm.get_cmap('RdYlBu_r')

# Plot histogram.
n, bins, patches = plt.hist(data, 25, normed=1, color='green')

plt.show()

输出这个：

我希望各列遵循

green

中定义的颜色图和

cm

的值给出的颜色编码，而不是整个直方图的颜色为

bins

。这意味着根据所选的颜色图RdYlBu_r，接近零的箱（

不是

高度而是位置）应该看起来更蓝，而接近1的箱看起来更红。

由于

plt.histo

不接受

cmap

参数，我不知道如何告诉它使用

cm

中定义的颜色图。

Answer 1

hist

命令返回补丁列表，因此您可以迭代它们并设置它们的颜色，如下所示：

import numpy as n
import matplotlib.pyplot as plt

# Random gaussian data.
Ntotal = 1000
data = 0.05 * n.random.randn(Ntotal) + 0.5

# This is the colormap I'd like to use.
cm = plt.cm.get_cmap('RdYlBu_r')

# Plot histogram.
n, bins, patches = plt.hist(data, 25, normed=1, color='green')
bin_centers = 0.5 * (bins[:-1] + bins[1:])

# scale values to interval [0,1]
col = bin_centers - min(bin_centers)
col /= max(col)

for c, p in zip(col, patches):
    plt.setp(p, 'facecolor', cm(c))

plt.show()

要获取颜色，您需要使用 0 到 1 之间的值调用颜色图。结果图：

Answer 2

另一种方法是使用

plt.bar

它接受颜色列表。要确定宽度和高度，您可以使用

numpy.histogram

。您可以通过查找 x 值的范围并将其从 0 缩放到 1 来使用颜色图。

import numpy as n
import matplotlib.pyplot as plt

# Random gaussian data.
Ntotal = 1000
data = 0.05 * n.random.randn(Ntotal) + 0.5

# This is the colormap I'd like to use.
cm = plt.cm.get_cmap('RdYlBu_r')

# Get the histogramp
Y,X = n.histogram(data, 25, normed=1)
x_span = X.max()-X.min()
C = [cm(((x-X.min())/x_span)) for x in X]

plt.bar(X[:-1],Y,color=C,width=X[1]-X[0])
plt.show()

Answer 3

虽然这不是您所要求的，但如果其他人偶然发现了这一点（就像我一样）寻找通过垃圾箱的高度而不是顺序进行着色的方法，则基于 Bas 的答案的以下代码将起作用：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

Ntotal = 1000
data = 0.05 * np.random.randn(Ntotal) + 0.5
cm = plt.cm.get_cmap('RdYlBu_r')

n, bins, patches = plt.hist(data, 25, normed=1, color='green')
# To normalize your values
col = (n-n.min())/(n.max()-n.min())
for c, p in zip(col, patches):
    plt.setp(p, 'facecolor', cm(c))
plt.show()

Answer 4

我喜欢 Bas Swinckels 的答案，但考虑到颜色图 cm 将 0 到 1 之间的值作为参数，更简单的算法如下

import matplotlib.pyplot as plt

Ntotal = 1000
data = 0.05 * n.random.randn(Ntotal) + 0.5

cm = plt.cm.RdBu_r

n, bins, patches = plt.hist(data, 25, normed=1, color='green')
for i, p in enumerate(patches):
    plt.setp(p, 'facecolor', cm(i/25)) # notice the i/25

plt.show()