如何使用漸變顏色爲配色圖上的顏色條？

Question

我有以下數據框df：

time_diff avg_trips_per_day 
0.450000 1.0 
0.483333 1.0 
0.500000 1.0 
0.516667 2.0 
0.533333 5.0 

然後我創建了一個分佈圖如下ax = sns.distplot(df['time_diff'],hist="true"。

我想使用漸變對條進行着色：應將較暗的顏色分配給較高概率的值。

我試圖做這種方式，但它沒有工作：

norm = plt.Normalize(df["time_diff"].values.min(), df["time_diff"].values.max()) 
colors = plt.cm.YlGnBu(norm(df_imh_unique["time_diff"])) 
ax = sns.distplot(df['time_diff'],hist="true", color=colors) 

Answer 1

在你的代碼試圖根據數據值本身上色酒吧。但是，直方圖顯示倉內數值的頻率。因此，您需要使用頻率來確定條形的顏色。

當分離直方圖和繪圖時，這更容易理解。

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 

data = np.random.rayleigh(size=30) 

hist, edges = np.histogram(data) 

norm = plt.Normalize(hist.min(), hist.max()) 
colors = plt.cm.YlGnBu(norm(hist)) 

fig, ax = plt.subplots() 
ax.bar(edges[:-1], hist, np.diff(edges), color=colors, ec="k", align="edge") 

plt.show() 

您可以在通話設置垃圾箱，以np.histogram，例如0.1大容器，你會使用

bins = np.arange(0, data.max()+0.1, 0.1) 
hist, edges = np.histogram(data, bins=bins) 

由於seaborn distplot結合直方圖化和繪圖的兩個步驟，設置欄的顏色只可能後創建的情節。這當然不是最佳的，但對於完整性，它使用現有的distplot的解決方案可能是這樣的：

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
import seaborn as sns 

data = np.random.rayleigh(size=30) 

ax = sns.distplot(data) 

vals = np.array([rec.get_height() for rec in ax.patches]) 
norm = plt.Normalize(vals.min(), vals.max()) 
colors = plt.cm.YlGnBu(norm(vals)) 

for rec, col in zip(ax.patches, colors): 
    rec.set_color(col) 

plt.show()