python：连续颜色分级

我有一个从负值到正值的浮点值列表。可以随意使用

np.random.normal（0，1，1000）

随机生成样本输入（平均值0和标准偏差1的正态分布的随机数）。我想把这个数字数组映射到红色和蓝色的分色条上，这样最小的数字是最深的蓝色（假设为#053061），最大的数字是最深的红色（假设为#b2182b）

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我看了一个，接近我的问题，实际上是一个答案。但是，答案需要生成一个长度为500的数组，该数组在开始和结束颜色之间线性映射，然后我必须将原始输入数据存储到该

颜色数组中。肯定有一些预先构建的功能已经做到了这一点？我可能在什么地方漏掉了一些文件
 在您发布的问题中，user@zelupp对最高答案发表了评论，并提供了一个链接，指向一个名为Ben Southgate的人的页面

它有一堆关于在颜色之间绘制的信息，我想这页代码涵盖了你的问题？我想你应该使用线性梯度（）来为你列出这个列表。ColorBrewer链接看起来像是渐变在到达另一种颜色的过程中穿过白色，因此您可以只制作两个渐变。我在一个标准化上下了很大的功夫，使颜色渐变的索引范围从

def十六进制到RGB（十六进制）：
“FFFFFF”->[255255255]”
#将16传递给整数函数以更改基数
范围（1,6,2）内的i返回[int（十六进制[i:i+2]，16）]
def RGB_至_十六进制（RGB）：
“[255255255]->”#FFFFFF“”
#组件必须是整数，十六进制才有意义
RGB=[int（x）表示RGB中的x]
返回“#”+”.join（[“0{0:x}）。如果v<16，则格式化（v）
“{0:x}”。RGB中v的格式（v）]）
def颜色（渐变）：
''接收RGB子列表的列表并返回
用于图形功能的RGB和十六进制形式的颜色
稍后在“”上定义
返回{“hex”：[RGB_to_hex（RGB）表示梯度中的RGB]，
“r”：[RGB[0]表示渐变中的RGB]，
“g”：[RGB[1]表示梯度中的RGB]，
“b”：[RGB[2]表示渐变中的RGB]}
def线性梯度（开始六角，结束六角=“#FFFFFF”，n=10）：
''返回一个（n）种颜色之间的渐变列表
两种十六进制颜色。开始和结束
应为完整的六位彩色字符串，
包括数字符号（“FFFFFF”）“”
#RGB格式中的起始颜色和结束颜色
s=十六进制到RGB（开始十六进制）
f=六角到RGB（完成六角）
#使用起始颜色初始化输出颜色列表
RGB_列表=[s]
#在t的每个均匀间隔值（从1到n）处计算颜色
对于范围（1，n）内的t：
#在t的当前值处插值颜色的RGB向量
当前向量=[
int（s[j]+（float（t）/（n-1））*（f[j]-s[j]））
对于范围（3）内的j
]
#将其添加到我们的输出颜色列表中
RGB_列表。追加（当前向量）
返回颜色（RGB列表）
梯度1=线性梯度（“#053061”，“#FFFFFF”，n=500）：
梯度2=线性梯度（“FFFFFF”），“b2182b”，n=500）：
输入=np.随机.正常（0,1,1000）
旧_min=min（输入）
旧_范围=最大值（输入）-旧_最小值
新_min=0
新的\u范围=999+0.999999999-新的\u最小值
可索引=[输入中n的int（（n-old_min）/old_range*new_range+new_min）]
对于可转位的n：
如果n<500：
梯度1[n]
其他：
梯度2[n]

也许是这样的
在你发布的问题中，user@zelupp对最高的答案发表了评论，并提供了一个链接，指向一个名为Ben Southgate的人的页面

它有一堆关于在颜色之间绘制的信息，我想这页代码涵盖了你的问题？我想你应该使用线性梯度（）来为你列出这个列表。ColorBrewer链接看起来像是渐变在到达另一种颜色的过程中穿过白色，因此您可以只制作两个渐变。我在一个标准化上下了很大的功夫，使颜色渐变的索引范围从

def十六进制到RGB（十六进制）：
“FFFFFF”->[255255255]”
#将16传递给整数函数以更改基数
范围（1,6,2）内的i返回[int（十六进制[i:i+2]，16）]
def RGB_至_十六进制（RGB）：
“[255255255]->”#FFFFFF“”
#组件必须是整数，十六进制才有意义
RGB=[int（x）表示RGB中的x]
返回“#”+”.join（[“0{0:x}）。如果v<16，则格式化（v）
“{0:x}”。RGB中v的格式（v）]）
def颜色（渐变）：
''接收RGB子列表的列表并返回
用于图形功能的RGB和十六进制形式的颜色
稍后在“”上定义
返回{“hex”：[RGB_to_hex（RGB）表示梯度中的RGB]，
“r”：[RGB[0]表示渐变中的RGB]，
“g”：[RGB[1]表示梯度中的RGB]，
“b”：[RGB[2]表示渐变中的RGB]}
def线性梯度（开始六角，结束六角=“#FFFFFF”，n=10）：
''返回一个（n）种颜色之间的渐变列表
两种十六进制颜色。开始和结束
应为完整的六位彩色字符串，
包括数字符号（“FFFFFF”）“”
#RGB格式中的起始颜色和结束颜色
s=十六进制到RGB（开始十六进制）
f=六角到RGB（完成六角）
#使用起始颜色初始化输出颜色列表
RGB_列表=[s]
#在t的每个均匀间隔值（从1到n）处计算颜色
对于范围（1，n）内的t：
#在t的当前值处插值颜色的RGB向量
当前向量=[
int（s[j]+（float（t）/（n-1））*（f[j]-s[j]））
对于范围（3）内的j
]
#将其添加到我们的输出颜色列表中
RGB_列表。追加（当前向量）
返回颜色（RGB列表）
梯度1=线性梯度（“#053061”，“#FFFFFF”，n=500）：
梯度2=线性梯度（“FFFFFF”），“b2182b”，n=500）：
输入=np.随机.正常（0,1,1000）
旧_min=min（输入）
旧_范围=最大值（输入）-旧_最小值
新_min=0
新的\u范围=999+0.999999999-新的\u最小值
可索引=[输入中n的int（（n-old_min）/old_range*new_range+new_min）]
对于可转位的n：
如果n<50
def hex_to_RGB(hex):
  ''' "#FFFFFF" -> [255,255,255] '''
  # Pass 16 to the integer function for change of base
  return [int(hex[i:i+2], 16) for i in range(1,6,2)]

def RGB_to_hex(RGB):
  ''' [255,255,255] -> "#FFFFFF" '''
  # Components need to be integers for hex to make sense
  RGB = [int(x) for x in RGB]
  return "#"+"".join(["0{0:x}".format(v) if v < 16 else
            "{0:x}".format(v) for v in RGB])

def color_dict(gradient):
  ''' Takes in a list of RGB sub-lists and returns dictionary of
    colors in RGB and hex form for use in a graphing function
    defined later on '''
  return {"hex":[RGB_to_hex(RGB) for RGB in gradient],
      "r":[RGB[0] for RGB in gradient],
      "g":[RGB[1] for RGB in gradient],
      "b":[RGB[2] for RGB in gradient]}

def linear_gradient(start_hex, finish_hex="#FFFFFF", n=10):
  ''' returns a gradient list of (n) colors between
    two hex colors. start_hex and finish_hex
    should be the full six-digit color string,
    inlcuding the number sign ("#FFFFFF") '''
  # Starting and ending colors in RGB form
  s = hex_to_RGB(start_hex)
  f = hex_to_RGB(finish_hex)
  # Initilize a list of the output colors with the starting color
  RGB_list = [s]
  # Calcuate a color at each evenly spaced value of t from 1 to n
  for t in range(1, n):
    # Interpolate RGB vector for color at the current value of t
    curr_vector = [
      int(s[j] + (float(t)/(n-1))*(f[j]-s[j]))
      for j in range(3)
    ]
    # Add it to our list of output colors
    RGB_list.append(curr_vector)

  return color_dict(RGB_list)

gradient1 = linear_gradient("#053061", "#FFFFFF", n=500):
gradient2 = linear_gradient("#FFFFFF", "#b2182b", n=500):

input = np.random.normal(0, 1, 1000)
old_min = min(input)
old_range = max(input) - old_min
new_min = 0
new_range = 999 + 0.9999999999 - new_min
indexable = [int((n - old_min) / old_range * new_range + new_min) for n in input]

for n in indexable:
    if n < 500:
        gradient1[n]
    else:
        gradient2[n]