python画图自定义colorbar

作者：ahworld
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自定义colorbar包含两方面：

• 自定义colorbar的颜色组合及颜色占比
• 自定义colorbar的位置和大小

这两项比较简单和实用，matplotlib和seaborn都可以尝试。对于某些特殊的数据分布类型，想在一张图内显示的情况比较适合。

cmap的自定义

cmap本质是一个RGBA格式的颜色列表，元素类型为np.array() ，np.array()里包含4个0-1的元素，前3个是RGB值，第4个为透明度。

seaborn取颜色列表可以用以下方式：

• sns.light_palette('blue',reverse=True,n_colors=5)
• plt.cm.get_cmap('Blues', 5)
• plt.cm.get_cmap('cubehelix', 5)

如果数据中有两组相差比较大的数据构成，可考虑取两组颜色值合并，可通过n_colors参数控制两组颜色的占比，如果存在极值，极值可设置为特殊颜色。

colorbar的位置和大小

可以把colorbar作为单独的axes，自由地定义其位置和占图比例，例如colorbar可以这样设置：cbar_ax = fig.add_axes([0.7, 0.75, 0.025, 0.2])，在seaborn热图中有对应的参数接受自定义的colorbar。

#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8 -*- 

import pandas as pd
import numpy as np
## 以下为MACOS设置，linux请改为 ​matplotlib.use('Agg')
matplotlib.use('TkAgg')
## juypter notebook显示图像设置
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

cmap= sns.light_palette('blue',reverse=True,n_colors=5)
cmap2=sns.light_palette('red',reverse=False,n_colors=15)
cmap.extend(cmap2)
cmap.append(np.array([.3,.7,.6,1]))
cmap.insert(0,np.array([.7,.7,.5,1]))

fig = plt.figure(figsize=(4,7))
ax = fig.add_axes([0.38, 0.3, 0.3, 0.65], facecolor = 'white')
cbar_ax = fig.add_axes([0.7, 0.75, 0.025, 0.2])

df = pd.DataFrame(np.random.rand(12,5))
ax = sns.heatmap(df, ax=ax,annot=False, cmap=cmap, linewidths=.5, cbar_ax = cbar_ax)

下图的效果对比更明显