在 matplotlib 中自定义颜色 - 热图答案

【问题标题】：Customizing colors in matplotlib - heatmap在 matplotlib 中自定义颜色 - 热图
【发布时间】：2015-02-19 03:11:53
【问题描述】：

如何在热图中指定颜色。在此示例中，数据是唯一的 4 个值之一 {0,1,2,3}

Index= ['aaa', 'bbb', 'ccc', 'ddd', 'eee']
Cols = ['A', 'B', 'C', 'D']

data= [[ 0, 3, 1, 1],[ 0, 1, 1, 1],[ 0, 1, 2, 1],[ 0, 2, 1, 2],[ 0, 1, 1, 1]]
print data
df = pd.DataFrame(data, index=Index, columns=Cols)
heatmap = plt.pcolor(np.array(data))
plt.colorbar(heatmap)
plt.show()

如何指定这些颜色以表示颜色= {0:'绿色',1:'红色',2:'黑色',3:'黄色'}

【问题讨论】：

您目前如何绘制数据？你在用什么功能？可以加代码吗？
谢谢！ @Ffisegydd 我使用 pcolor 来构建热图。代码已更新！
类似这个问题stackoverflow.com/questions/27229152/…

标签： python matplotlib data-visualization heatmap

【解决方案1】：

创建自定义颜色图并将刻度设置为整数

from matplotlib import colors
cmap = colors.ListedColormap(['green','red','black','yellow'])
bounds=[-0.5, 0.5, 1.5, 2.5, 3.5]
norm = colors.BoundaryNorm(bounds, cmap.N)
heatmap = plt.pcolor(np.array(data), cmap=cmap, norm=norm)
plt.colorbar(heatmap, ticks=[0, 1, 2, 3])

这是你想要的吗？请注意，您的 data 显示为“倒置”。

【讨论】：

【解决方案2】：

我修改了这段代码以显示 9 个节点的 3 种红色/黄色/绿色状态

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.colors 
import LinearSegmentedColormap
colors = [(1, 0, 0), (1, 1, 0), (0, 1, 0)]  # Red, yellow, green
n_bins = [3]  # Discretizes the interpolation into bins 
cmap_name = 'my_list' 
cm = LinearSegmentedColormap.from_list(cmap_name, colors, N=3)
threshold = 3  # max value
data = [[1, 1, 2], [1, 1, 3], [1, 1, 2]]
img = plt.imshow(data, interpolation='nearest', vmax=threshold, cmap=cm)
plt.show()

【讨论】：