基于值的彩色matplotlib条形图

Question

有没有办法根据条形图的值对条形图的条形进行着色。例如：

- values below -0.5: red
- values between -0.5 to 0: green
- values between 0 to 08: blue
- etc

我找到了一些条形着色的基本示例，但没有什么可以满足值范围的要求，例如上面的示例。

更新：

感谢 kikocorreoso 的建议。根据您的示例，当两个轴都是数字时，这非常有用。但是在我的情况下，我的原始数据结构是熊猫数据框。然后我使用 df.stack() 并绘制结果。这意味着数据框行/列成为绘图的 x 轴，数据框单元格是 Y 轴（条形）。

我已尝试按照您的示例进行屏蔽，但是当 Y 轴是数字而 X 轴是名称时，它似乎不起作用。例如：

     col1    col2   col3   col4
 row1 1       2      3      4
 row2 5       6      7      8
 row3 9       10     11     12
 row4 13      14     15     16

上述数据框需要绘制为条形图，其中行/列组合形成 x 轴。每个单元格值将是一个条形图。最终，根据原始问题为条形着色。谢谢

Answer 1

您可以为数据集使用掩码。一个基本的例子如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.arange(10)
y = np.arange(10) * 0.1

mask1 = y < 0.5
mask2 = y >= 0.5

plt.bar(x[mask1], y[mask1], color = 'red')
plt.bar(x[mask2], y[mask2], color = 'blue')
plt.show()

结果应该是：

更新：

当您更新问题时，我会更新代码。对于您的简单情况，如果我理解正确，您可以执行以下（丑陋的）hack：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'col1':[1,2,3], 'col2':[4,5,6]}, 
                  index = ['row1','row2','row3'])

dfstacked = df.stack()

mask = dfstacked <= 3

colors = np.array(['b']*len(dfstacked))
colors[mask.values] = 'r'

dfstacked.plot(kind = 'bar', rot = 45, color = colors)
plt.show()

或者使用更多OO solution。

代码简要说明：

• 我为我的红色列创建了一个蒙版
• 我创建了一个颜色数组
• 更改颜色数组以便为我的蒙版值使用其他颜色
• 由于dfstacked 数据框有一个MultiIndex，所以我使用rot 关键字来旋转它们。如果你想自动化它以获得一个漂亮的情节，你可以在plt.show()之前使用plt.tight_layout()。

希望对你有帮助。

Answer 2

我看到很久以前就有人问过这个问题，但以防万一它可以帮助某人，这对我有用：

迭代所有值并根据自定义条件将颜色附加到列表中，这样您就可以得到一个包含与值一样多的颜色规范的列表；然后使用plt.bar()中的颜色列表：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.arange(10)
y = np.arange(10) * 0.1

col = []
for val in y:
    if val < 0.4:
        col.append('blue')
    elif val >= 0.7:
        col.append('green')
    else:
        col.append('red')

# col looks like this: ['blue', 'blue', 'blue', 'blue', 'red', 'red', 'red', 'green', 'green', 'green']

plt.bar(x, y, color = col)

Answer 3

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.arange(4)
y = np.array([-2,3,-1,2])
cc=['colors']*len(y)
for n,val in enumerate(y):
    if val<0:
        cc[n]='red'
    elif val>=0
        cc[n]='blue'

plt.bar(x, y, color = cc)
plt.show()

Answer 4

对上述答案的小改进

x = np.arange(4)

y = np.array([-2,3,-1,2])

cc=list(map(lambda x: 'red' if x <= 0 else 'blue', y))

plt.bar(x, y, color = cc)
plt.show()