在Python中重新创建R绘图-根据第三个值的范围更改颜色

我试图用Python重新创建下面的绘图，但我无法根据第三个值“密度”的特定范围来确定点的颜色

这就是我在Python中的全部内容：

plt.plot(df.Date, df.SWE_mm, c='b', marker=',', markersize=10, label='SWE')

这是我的R代码：

Plot.df <- ggplot(df, aes(Date, SWE_mm)) + 
  geom_point(aes(colour = cut(Density, c(-Inf, 30, 35, 40, Inf))),
             size = 1) +
  scale_color_manual(name = "Density",
                     values = c("(-Inf,30]" = "grey",
                                "(30,35]" = "yellow",
                                "(35,40]" = "orange",
                                "(40, Inf]" = "red"),
                     labels = c("<= 30]", "(30-35]", "(35-40]" ,"> 40"))+
  labs(x = NULL, y = "Central Sierra Snow Lab", colour = NULL, title = NULL)+
  theme_classic()+
  xlim(c(as.POSIXct('2010-10-01 00:00:00', format = "%Y-%m-%d %H:%M:%S"),as.POSIXct('2019-09-30 23:00:00', format = "%Y-%m-%d %H:%M:%S")))+
  coord_cartesian(ylim = c(0,2000))

Plot.df您可以使用熊猫来创建范围，而seaborn的：

导入matplotlib.pyplot作为plt
将numpy作为np导入
作为pd进口熊猫
导入seaborn作为sns
日期=pd.日期范围（'2012-01'，'2020-09'，频率='W'）
df=pd.DataFrame（{'Date'：日期，
‘SWE（mm）’：np.abs（np.random.randn（len（dates））.cumsum（）*400+1500），
“密度”：np.random.randn（len（dates））.cumsum（）+35}）
df['Density range']=pd.cut（df['Density']，[-np.inf，30,35,40，np.inf]）
sns.散点图（x='Date'，y='SWE（mm'），色调='Density range'，data=df，
调色板=[“灰色”、“金色”、“橙色”、“深红色”]）
利润率（x=0.02）
plt.紧_布局（）
plt.show（）


PS：对于类似于R示例的标签，将其添加到
pd.cut
：

df['Density range']=pd.cut（df['Density']，[-np.inf，30,35,40，np.inf]，
标签=['≤ 30', '(30-35]', '(35-40]', '> 40'])
您能提供一个帮助吗？