Python Matplotlib 中的自定义颜色图

Question

我试图在圆内绘制矩形并根据它们的值为每个矩形着色。 每个矩形描绘了该位置的故障率。 最初，我将值范围划分为 5 个区间，每个区间有 20 个限制，并分配了一个固定颜色，如下例所示。

{'0-20':'Yellow', '21-40':'Orange', '41-60':'Coral', '61-80':'Red', '81-100':'Black'}

后来，我放弃了这个想法，转而使用 matplotlib.colors.cmaps 中的“等离子”cmap。 理想情况下，它以黄色到紫色的阴影为矩形着色。 但是，它错过了要在图中显示的小数据点值。 我正在寻找改变间隔范围的灵活性。

from matplotlib import cm
plasma = cm.get_cmap('plasma', 30)

理想情况下，我想要如下内容。 如果矩形的最大值为 92，最小值为 0。我想将范围划分为 6 个区间并根据区间绘制它们。 附件是我正在寻找的颜色条。

有没有办法在 matplotlib 中实现这一点？ 请帮忙。

编辑：添加更多细节。 我不是在寻找固定颜色，而是在寻找从每个区间的范围的下限到上限增强的渐变。例如，在附图中，0 到 15.33 之间的所有值的颜色都从黄色增强到红色.

Answer 1

我同意 ImportanceOfBeingErnest 的评论，即图例或常规颜色条中的单一颜色可能会有所帮助。 以下是如何使用颜色条刻度标签创建前者的示例：

# import modules
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# select colormap
cmap = plt.cm.get_cmap('plasma')

# define bins
bins = [0, 15.333, 30.666, 46, 61.333, 76.666, 92]

# create dummy array for heatmap
imag = np.reshape(np.linspace(0, 92, 50), (10, -1))

# prepare tick positions
pairs = list(zip(bins[:-1], bins[1:]))
labs = ['']*len(bins) + ['%05.2f ≤ x < %05.2f' % pair for pair in pairs]
bins = bins + [0.5*sum(pair) for pair in pairs]
plt.imshow(imag, cmap=cmap, aspect='auto', origin='lower')

# plot colorbar
cbar = plt.colorbar(ticks=bins)
cbar.ax.set_yticklabels(labs)
plt.tight_layout()