如何在Python matplotlib直方图中为不同的柱子指定不同的颜色？

在进行数据可视化时，直方图是一个常用的工具，特别是用于表示数据的分布情况。python中的matplotlib模块可用于创建直方图，我们可以使用hist2d或者hist方法来创建直方图，本文将介绍如何在Python matplotlib直方图中为不同的柱子指定不同的颜色。

准备数据

首先我们需要准备一些数据，以便用matplotlib创建直方图。在本文中，我们使用numpy模块生成一些随机数据，代码如下所示：

import numpy as np

# 生成100个随机数，范围为[0, 1)
data = np.random.random(100)

使用hist2d方法创建直方图

hist2d方法可以将两个一维数组传递给它，一个用于bin的x轴（横轴），一个用于bin的y轴（纵轴）。我们可以通过指定颜色映射来为每个bin（柱）指定颜色，例如：

import matplotlib.pyplot as plt

# 生成1000个随机数，范围为[0, 1)
data1 = np.random.random(1000)

# 生成1000个随机数，范围为[1, 2)
data2 = np.random.random(1000) + 1

# 将数据放入同一个列表中
data = [data1, data2]

# 创建直方图，指定颜色映射：
plt.hist2d(data[0], data[1], bins=20, cmap=plt.cm.get_cmap('jet'))
plt.colorbar()

# 设置x、y轴标签
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')

# 设置图表的标题
plt.title('hist2d with colormap')

# 显示图表
plt.show()

上面的代码将生成一个带有颜色映射的直方图，每个柱的颜色代表该bin中数据点的数量。可以通过cmap参数指定颜色映射，常见的有jet、rainbow、cool等。

使用hist方法创建直方图

hist方法在创建直方图时，将每个bin中的数据点数量绘制成柱子高度。我们可以通过设置bar参数来指定每个柱的宽度和颜色。

import matplotlib.pyplot as plt

# 生成1000个随机数，范围为[0, 1)
data1 = np.random.random(1000)

# 生成1000个随机数，范围为[1, 2)
data2 = np.random.random(1000) + 1

# 将数据放入同一个列表中
data = [data1, data2]

# 创建直方图
n, bins, patches = plt.hist(data, bins=20, density=True, alpha=0.75,
                            histtype='bar', color=['red', 'blue'])

# 为每个柱子设置不同的颜色
for patch, color in zip(patches, ['red', 'blue']):
    patch.set_facecolor(color)

# 设置x、y轴标签
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Frequency')

# 设置图表的标题
plt.title('hist with different colors')

# 显示图表
plt.show()

上面的代码将生成一个带有不同颜色的直方图，其中每个柱的颜色分别为红色和蓝色。