数据图｜绘制具有颜色映射的柱状图 (Python)

来自：幸会🍊
2024-06-11 18:48:57 已编辑日本

还是某种意义上的复现，参考了这篇论文中的图：https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2019.118558。这张图调整了字体和颜色。具有颜色映射的柱状图，或者称为热力柱状图，它所表达的信息并没有增加，颜色和柱子高度都用于表达值的大小。它的优点在于，相比于单一颜色的柱状图更加直观，也更加复杂 (这个复杂程度刚刚好。

图的最终效果：

原图：

代码：

import seaborn as sns

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

# 设置主题和字体

sns.set_theme(style="white")

plt.rcParams['font.family'] = 'Times New Roman'

plt.rcParams['font.weight'] = 'bold'

#载入数据

data = {

'Importance': [0.1, 0.2, 0.55, 0.64, 0.71, 0.55, 0.3, 0.35, 0.25, 0.4],

'Feature': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'J']

}

df = pd.DataFrame(data)

#设置参数

alpha_plot = 1

alpha_line = 0.4

width = 2

textFS = 18

ticksFS = 14

legendFS = 16

# 设置颜色条的上下边界值

vmin = 0 # 最小值

vmax = df['Importance'].max()

# 设置颜色映射

norm = plt.Normalize(vmin, vmax)

sm = plt.cm.ScalarMappable(cmap="YlGnBu_r", norm=norm)

sm.set_array([])

# 创建柱状图

fig, ax = plt.subplots(figsize=(16, 6))

bars = ax.bar(df['Feature'], df['Importance'], color=sm.to_rgba(df['Importance']), 

edgecolor='black', linewidth=width #柱子边框

)

# 添加颜色条

cbar = plt.colorbar(sm)

# 设置颜色条的字体大小

cbar.set_label('', fontsize=ticksFS, fontweight='bold')

cbar.ax.yaxis.set_tick_params(labelsize=ticksFS)

# 设置标签和刻度

ax.set_ylabel('Importance of factors', fontsize=textFS, fontweight='bold')

ax.set_xlabel('', fontsize=textFS, fontweight='bold')

ax.tick_params(axis='x', labelsize=ticksFS)

ax.tick_params(axis='y', labelsize=ticksFS)

#去除坐标轴边框

ax.spines['right'].set_visible(False)

ax.spines['top'].set_visible(False)

ax.spines['left'].set_visible(False)

ax.spines['bottom'].set_color('black') # 底部边框颜色

plt.grid(linestyle='--', alpha=alpha_line, color="black") #网格

# 调整边距

plt.subplots_adjust(bottom=0.1, right=1)

plt.show()

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柒`椛转发了这篇讨论
编程
2025-03-25 23:17:39

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