对加权散点图使用颜色强度而不是气泡大小

Question

有什么方法可以使用颜色强度而不是气泡大小来绘制加权散点图？我已经在网上搜索了几个小时的解决方案，但仍然没有找到。我使用以下企鹅数据进行说明。

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import seaborn as sns

penguins_data="https://raw.githubusercontent.com/datavizpyr/data/master/palmer_penguin_species.tsv"
penguins_df = pd.read_csv(penguins_data, sep="\t")

sns.set_context("talk", font_scale=1.1)
plt.figure(figsize=(10,6))
sns.scatterplot(x="culmen_length_mm", 
                y="culmen_depth_mm",
                size="body_mass_g",
                sizes=(20,500),
                alpha=0.5,
                data=penguins_df)
# Put the legend out of the figure
plt.legend(bbox_to_anchor=(1.01, 1),borderaxespad=0)
# Put the legend out of the figure
#plt.legend(bbox_to_anchor=(1.01, 0.54),  borderaxespad=0.)
plt.xlabel("Culmen Length (mm)")
plt.ylabel("Culmen Depth (mm)")
plt.title("Bubble plot in Seaborn")
plt.tight_layout()
plt.savefig("Bubble_plot_size_range_Seaborn_scatterplot.png",
                    format='png',dpi=150)

气泡图最小的气泡对应最小的体重，最大的气泡对应最大的体重。但是，我需要加权散点图的颜色强度。例如，较深的颜色表示它出现的频率较高，而较浅的颜色表示它出现的频率较低。非常感谢任何使用 Stata（首选）、Python 或 R 的建议。

我在Stata中找到了类似one的东西，但是我的数据结构完全不同，所以它不起作用。

Answer 1

您是否考虑过在数据框中为颜色创建一个新列，您可以在其中自行调整 Alpha 通道？

之后，您可能可以使用this question 将其用作颜色列作为标记的色调。