Гистограмма с одной стопкой с пользовательской градиентной окраской

Question

Вот что я придумал, построив отрезки толстых линий. Окраска синего цвета, с разной альфа, 0 <альфа <1. </p>

Мой обходной путь не работает так, как мне бы хотелось, потому что у меня нет легенды (я хочу легенду, которая показывает градиентсиний в различной альфе).

Кроме того, я обнаружил, что весы matplotlib забавны. Не должно быть перекрытия столбцов, но если я отрегулирую размер окна, зазор между отрезками линии изменится. Это тот же показатель, что и ранее, сразу после того, как яизменил размер окна рисунка с помощью мыши.

Я не уверен, есть ли лучший способ сделать это или есть другой пакет, который я могу использовать. Вот фрагмент кода, который я использую.

import matplotlib.pyplot as plt
x1  =[0, 19, 39, 46, 60, 79]
x2 = [19, 39, 46, 60, 79, 90]
alpha_list = [-0.8402, -0.6652, 0.0, -0.5106, -0.8074, 0.0]
plt.figure()
for idx,x in enumerate(x1):
    plt.plot([x1[idx],x2[idx]],[0,0],color = 'blue',alpha=alpha_list[idx],linewidth =20)
plt.show()

Answer 1

Полагаю, альфа - это просто обходной путь для использования разных оттенков синего? В этом случае можно использовать цветовую карту Blues.
Несколько линий могут быть построены с использованием LineCollection.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.collections import LineCollection

x1  =[0, 19, 39, 46, 60, 79]
x2 = [19, 39, 46, 60, 79, 90]
alpha_list = [-0.8402, -0.6652, 0.0, -0.5106, -0.8074, 0.0]

verts = np.dstack((np.c_[x1, x2], np.zeros((len(x1), 2))))

fig, ax = plt.subplots()
lc = LineCollection(verts, linewidth=40, cmap="Blues_r", array=np.array(alpha_list))
ax.add_collection(lc)

ax.autoscale()
ax.set_ylim(-1,1)
fig.colorbar(lc)
plt.show()

Answer 2

Я думаю, что обходной путь должен был бы использовать plt.barh. Вот пример использования нормализованных цветовых карт. Каждый цвет преобразуется в RGBA, прежде чем он может быть передан в plt.barh.

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import colors
import matplotlib.cm as cmx

x1  =[0, 19, 39, 46, 60, 79]
x2 = [19, 39, 46, 60, 79, 90]

values = range(len(x1))
jet = cm = plt.get_cmap('jet') 
cNorm  = colors.Normalize(vmin=0, vmax=values[-1])
scalarMap = cmx.ScalarMappable(norm=cNorm, cmap=jet)

fig, ax = plt.subplots()

for idx, x, y in zip(values,x1, x2):          
    colorVal = scalarMap.to_rgba(values[idx])  
    start = x
    end = y
    width=end-start
    ax.barh(y = 0, width = width, left=start, height = 0.1, label = str(idx), color=colorVal)         
ax.set_ylim(-.5,0.5)
ax.legend()

, который возвращает:

Если вы действительно хотите просто изменитьальфа-прозрачность одного цвета, вам просто нужно будет ввести alpha_list[idx] для последнего элемента в кортеж RGBA colorVal. По какой-то причине RGBA не нравились отрицательные альфа-значения, поэтому обратите внимание, что я изменил их все на положительные

fig, ax = plt.subplots()
alpha_list = [0.8402, 0.6652, 0.01, 0.5106, 0.8074, 0.0]
for idx, x, y in zip(values,x1, x2):          
    colorVal = (0.0, 0.3, 1.0, alpha_list[idx])
    start = x
    end = y
    width=end-start
    ax.barh(y = 0, width = width, left=start, height = 0.1, label = str(idx), color=colorVal)         


ax.set_ylim(-.5,0.5)
ax.legend()