标签：colorbar python matplotlib data-visualization bar-chart

我正在尝试使用颜色条制作条形图,每个条形图的高度是一个变量(y),每个条形图应该具有取决于另一个变量(c)的颜色.

我得到的是这个(简单的例子)：

data_x = [0,1,2,3]
data_hight = [60,60,80,100]
data_color = [1000,500,1000,900]


data_color = [x / max(data_color) for x in data_color]
fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 4))

my_cmap = plt.cm.get_cmap('GnBu')
colors = my_cmap(data_color)
rects = ax.bar(data_x, data_hight, color=colors)

CS = plt.contourf([data_x, data_color],cmap=my_cmap)

cbar = plt.colorbar(CS, cmap=my_cmap)
cbar.set_label('Color', rotation=270,labelpad=25)

plt.xticks(data_x)    
plt.ylabel("Y")

plt.show()

主要问题是直方图颜色很好,但颜色条的比例不同.除此之外,我可以在y = 0处看到蓝线,它不应该在那里.

任何帮助都是预先确定的.
谢谢！

解决方法:

您正在条形图内创建一个contourf图.这是没有意义的.

相反,您需要创建一个没有任何可视化表示的mappable来提供给colorbar.这将是一个ScalarMappable.

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.cm import ScalarMappable

data_x = [0,1,2,3]
data_hight = [60,60,80,100]
data_color = [1000.,500.,1000.,900.]


data_color = [x / max(data_color) for x in data_color]
fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 4))

my_cmap = plt.cm.get_cmap('GnBu')
colors = my_cmap(data_color)
rects = ax.bar(data_x, data_hight, color=colors)

sm = ScalarMappable(cmap=my_cmap, norm=plt.Normalize(0,max(data_color)))
sm.set_array([])

cbar = plt.colorbar(sm)
cbar.set_label('Color', rotation=270,labelpad=25)

plt.xticks(data_x)    
plt.ylabel("Y")

plt.show()

标签：colorbar,python,matplotlib,data-visualization,bar-chart
来源： https://codeday.me/bug/20190731/1586998.html

本站声明： 1. iCode9 技术分享网（下文简称本站）提供的所有内容，仅供技术学习、探讨和分享；
2. 关于本站的所有留言、评论、转载及引用，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关；
3. 关于本站的所有言论和文字，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关；
4. 本站文章均是网友提供，不完全保证技术分享内容的完整性、准确性、时效性、风险性和版权归属；如您发现该文章侵犯了您的权益，可联系我们第一时间进行删除；
5. 本站为非盈利性的个人网站，所有内容不会用来进行牟利，也不会利用任何形式的广告来间接获益，纯粹是为了广大技术爱好者提供技术内容和技术思想的分享性交流网站。