如何在Pandas Dataframe的Matplotlib热图中创建预定义的颜色范围

Question

我有以下数据框：

import pandas as pd
Index= ['aaa', 'bbb', 'ccc', 'ddd', 'eee']
Cols = ['A', 'B', 'C', 'D']
data= [[ 1, 0.3, 2.1, 1.3],[ 2.5, 1, 1, 0.77],[ 0.0, 1, 2, 1],[ 0, 3.2, 1, 1.2],[ 10, 1, 1, 1]]
df = pd.DataFrame(data, index=Index, columns=Cols)

看起来像这样：

In [25]: df
Out[25]:
        A    B    C     D
aaa   1.0  0.3  2.1  1.30
bbb   2.5  1.0  1.0  0.77
ccc   0.0  1.0  2.0  1.00
ddd   0.0  3.2  1.0  1.20
eee  10.0  1.0  1.0  1.00

我想要做的是创建一个具有以下条件的热图：

• 价值＆lt; 1：蓝色
• 值== 1：白色
• 1＆lt;价值＆lt; 2：浅红色
• 值＆gt; = 2：暗红色

理想情况下，颜色必须是渐变色。 这是我失败的失败尝试：

from matplotlib import colors
cmap = colors.ListedColormap(['darkblue','blue','white','pink','red'])
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])

产生这个情节：

做正确的方法是什么？

Answer 1

要获得渐变色，您可以这样做：

import matplotlib.pyplot as plt
# Builtin colourmap "seismic" has the blue-white-red
#   scale you want
plt.pcolor(np.array(data), cmap=plt.cm.seismic, vmin=0, vmax=2)
plt.colorbar()
plt.show()

这里我设置了vmin和vmax，以便它们间隔相等 在1.0的白色值附近，不幸的是我认为这意味着 任何超过2.0的值都不会比那些更暗 在2.0。选择更广泛的可以获得更好的结果 范围，即使这意味着规模包括负数 值，例如vmin=-2, vmax=4。