Python 3.x 如何使用heatmap seaborn子地块Python 3.6.0中的差异间隔值自定义cmap中的每种颜色？

我在Python3.6.0中使用了heatmap seaborn的子地块

import seaborn as sb
import matplotlib.pyplot as plt
data = [[1, 1.5, 6],
        [4, 1.6, 8],
        [0, 1.7, 10]
        ]

cmap = ["#0416FF", "#0094FF", "#00DAFF", "#006600", "#00A305"]
heat_map = sb.heatmap(data, cmap=cmap)
plt.show()

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但我想用如下等效范围数据值自定义cbar中的每种颜色：当数据值从0到1时，单元格将着色#0416FF，数据值从1到5时，单元格将着色#0094FF，数据值从5到8时，单元格将着色#00A305。。。这意味着cbar中的每种颜色将等效于差分间隔数据值。我该怎么做呢？

一种方法是创建一次深蓝色、4次浅蓝色和3次绿色的颜色列表。要设置

vmin=0

，

vmax=8

将所有值钳制到所需范围

下面的代码就是这样做的。这些值作为文本添加，以便轻松检查正在发生的情况

导入seaborn作为sns
将matplotlib.pyplot作为plt导入
数据=[[1,1.5,6]，
[4, 1.6, 8],
[0, 1.7, 10]]
颜色=[“0416FF”、*（[“0094FF”]*4）、*（[“00A305”]*3]
热图=sns.heatmap（数据，cmap=colors，vmin=0，vmax=8）
ax=plt.gca（）
对于范围内的i（len（数据））：
对于范围内的j（len（数据[0]）：
ax.text（j+0.5，i+0.5，数据[i][j]，color='gold'，ha='center'，va='center'，fontsize=20）