控制直方图的 facecolor

Question

在下面的直方图中，

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
tinter = [0.8253909999999998, 0.8804020000000001, 0.14202099999999973, 0.7727520000000005, 1.1040220000000005, 0.10714699999999944, 0.5750040000000016, 0.7876929999999973, 0.8980040000000002, 1.1478490000000008, 0.44635099999999994, 1.052067000000001, 0.4327469999999991, 0.3272960000000005, 0.26918099999999967, 0.3854459999999982, 0.1827140000000007, 0.8867760000000011, 0.7774879999999982, 0.21082900000000038, 0.6758939999999996, 0.4335760000000022, 0.6791699999999992, 0.7758439999999993, 0.15755200000000258, 0.1414289999999987, 0.36975599999999886, 0.8993549999999999, 0.6577640000000002, 1.043728999999999, 0.19952800000000082, 0.12645200000000045, 0.3454990000000002, 0.9054520000000004, 0.7165229999999987, 0.9425269999999983, 0.7159280000000052, 0.7413279999999958, 0.12669900000000212, 0.2822880000000012, 0.3690029999999993, 0.7246340000000018, 0.4718329999999966, 0.7580859999999987, 0.744059, 0.19344999999999857, 0.12031900000000206, 0.47543600000000197, 0.437542999999998, 0.44232000000000227, 0.5250109999999992, 0.17673200000000122, 0.2440649999999991, 0.31524799999999686, 0.7674680000000009, 0.7837700000000041, 1.1910290000000003, 0.14404899999999543, 0.21560399999999902, 0.19931500000000568, 0.27113699999999596, 0.728234999999998, 0.5061920000000057, 0.6459329999999994, 0.7817450000000008, 0.8265129999999985, 0.17931199999999592, 0.30208600000000274, 0.32583699999999993, 0.41771599999999864]
n, bins, patches = plt.hist(x=tinter, bins='auto', color='#0504aa',
                            alpha=0.7, rwidth=0.9,)
plt.grid(axis='y', alpha=0.35)
plt.xlabel('time [s]')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Hit interval')

我想为直方图的条形设置两种不同的颜色。 有一个先例问题（this link），但解决方案将条形图的颜色设置在一个范围内，例如，一种颜色的条形图 0 到 3。

这是一个不同的问题，因为我想区分直方图中的两个区域。我不知道特定直方图的具体情况以及条形图的数量。 在上面的例子中，颜色的分离应该是 0.6：时间的左边=一种颜色的 0.6s，时间的右边=另一种颜色的 0.6。 如果无法制作两种颜色的条（在示例中，条中包含的时间值范围包括 0.6），则颜色分离应从示例中最低的条开始（时间条=0.2 ) 到时间条= 0.6 包括在内。并且，在示例中，最后四个条形（时间=0.6 秒以上）是另一种颜色。

例如，在这个例子中，n 和 bins 的值给出了 'plt.hist()` 是：

n = array([16., 11., 10.,  3., 16.,  8.,  3.,  3.])
bins=array([0.107147  , 0.24263225, 0.3781175 , 0.51360275, 0.649088  , 0.78457325, 0.9200585 , 1.05554375, 1.191029  ])

我想要带有 n 16、11、10 和 3 的条形，它们的颜色与另一组带有 n 16、8、3,3 的条形不同，并将其用于一般直方图。

Answer 1

您可以循环穿过这些条并测试它是完全在分隔线的右侧、完全在左侧还是穿过分隔线。您相应地更改栏的颜色。

当条形穿过分隔符时，条形将获得左侧区域的颜色，并且其大小会变窄以接触分隔符。可以添加条的副本，并移动右侧区域的颜色及其 x 位置。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from copy import copy

tinter = [0.82539, 0.8804, 0.14202, 0.77275, 1.10402, 0.10715, 0.575, 0.78769, 0.898, 1.14785, 0.44635, 1.05207, 0.43275, 0.3273, 0.26918, 0.38545, 0.18271, 0.88678, 0.77749, 0.21083, 0.67589, 0.43358, 0.67917, 0.77584, 0.15755, 0.14143, 0.36976, 0.89935, 0.65776, 1.04373, 0.19953, 0.12645, 0.3455, 0.90545, 0.71652, 0.94253, 0.71593, 0.74133, 0.1267, 0.28229, 0.369, 0.72463, 0.47183, 0.75809, 0.74406, 0.19345, 0.12032, 0.47544, 0.43754, 0.44232, 0.52501, 0.17673, 0.24406, 0.31525, 0.76747, 0.78377, 1.19103, 0.14405, 0.2156, 0.19932, 0.27114, 0.72823, 0.50619, 0.64593, 0.78175, 0.82651, 0.17931, 0.30209, 0.32584, 0.41772]
n, bins, patches = plt.hist(x=tinter, bins='auto', color='#0504aa', alpha=0.7, rwidth=0.9)
plt.grid(axis='y', alpha=0.35)
plt.xlabel('time [s]')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Hit interval')
separator = 0.6
left_color = 'turquoise'
right_color = 'tomato'
for bar in patches:
    x, y = bar.get_xy()
    w = bar.get_width()
    if x > separator:
        bar.set_color(right_color)
    else:
        bar.set_color(left_color)
        if x + w > separator:
            bar.set_width(separator-x)
            new_bar = copy(bar)
            new_bar.set_x(separator)
            new_bar.set_width(x+w-separator)
            new_bar.set_color(right_color)
            plt.gca().add_patch(new_bar)
plt.show()

如果您希望包含分隔符值的完整条为一种颜色，则可以省略if x + w > separator: 下方的块。

n, bins, patches = plt.hist(x=tinter, bins='auto', color='#0504aa', alpha=0.7, rwidth=0.9)
plt.grid(axis='y', alpha=0.35)
plt.xlabel('time [s]')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Hit interval')
separator = 0.6
left_color = 'turquoise'
right_color = 'tomato'
for bar in patches:
    x, y = bar.get_xy()
    w = bar.get_width()
    if x > separator:
        bar.set_color(right_color)
    else:
        bar.set_color(left_color)
plt.show()