Python 如何在matplotlib中将数字转换为色标？

我正在做一个条形图，我希望条形图的颜色根据颜色梯度从红色变为蓝色。我有一个数据框的尺寸，它告诉我每个条在红蓝标度上应该在哪里。我目前的方法是通过在RGB红色和蓝色之间进行线性插值，手动将这些值转换为RGB颜色，但我需要一种自动将数值转换为颜色比例的方法。我还需要有一个色条图例来帮助解释它。

创建一个条形图并根据数据框中的值设置条形图的颜色非常简单。colormap和规范化实例有助于将值转换为颜色，这些颜色由

matplotlib.Axes.bar

的

color

参数理解。然后，使用与色条相同的规格化和颜色映射，从

ScalarMappable

创建色条

导入matplotlib.pyplot作为plt
导入matplotlib.colors
输入numpy作为np；np.random.seed（0）
作为pd进口熊猫
x=np.arange（12）
y=np.rand.rand（len（x））*51
c=np.rand.rand（len（x））*3+1.5
df=pd.DataFrame（{“x”：x，“y”：y，“c”：c}）
cmap=plt.cm.彩虹
norm=matplotlib.colors.Normalize（vmin=1.5，vmax=4.5）
图，ax=plt.子批次（）
ax.bar（df.x，df.y，color=cmap（标准值（df.c.values）））
ax.set_xticks（df.x）
sm=plt.cm.ScalarMappable（cmap=cmap，norm=norm）
sm.set_数组（[]）#仅matplotlib<3.1需要
图颜色条（sm）
plt.show（）

有关将自定义颜色贴图与条形图一起使用的信息，请参见

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.colors
import numpy as np; np.random.seed(0)
import pandas as pd

x = np.arange(12)
y = np.random.rand(len(x))*51
c = np.random.rand(len(x))*3+1.5
df = pd.DataFrame({"x":x,"y":y,"c":c})

cmap = plt.cm.rainbow
norm = matplotlib.colors.Normalize(vmin=1.5, vmax=4.5)

fig, ax = plt.subplots()
ax.bar(df.x, df.y, color=cmap(norm(df.c.values)))
ax.set_xticks(df.x)

sm = plt.cm.ScalarMappable(cmap=cmap, norm=norm)
sm.set_array([])  # only needed for matplotlib < 3.1
fig.colorbar(sm)

plt.show()