Python绘制分组渐变色柱状图

# =========================================================================================# ====================================== 1. 环境设置 =======================================# =========================================================================================import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.patches as mpatches

# =========================================================================================# ======================================2.颜色库=======================================# =========================================================================================COLOR_SCHEMES = {    1: ['#E74C3C', '#3B4A6B', '#1C8C85'],}

# =========================================================================================# ======================================3.绘图函数=======================================# =========================================================================================def plot_residual_stacked_histogram(df_real, scheme_id):    for i, src in enumerate(sources):        df_src = df_real[df_real['Source'] == src]  #提取数据        res_list.append(df_src['Residual'].values)  #添加残差        colors_list.append(selected_hex_colors[i % len(selected_hex_colors)])  #分配颜色

    # 创建画布    fig, ax = plt.subplots(figsize=(7.2, 6))    n, bins_out, patches = ax.hist(res_list,  #数据                                   bins=bins,  #区间                                   stacked=False,  #不堆叠                                   edgecolor='white',  #边框颜色                                   linewidth=0.8,  #边框线宽                                   rwidth=0.8)  #柱状图宽度

    # 遍历每组柱子    for i, container inenumerate(patches):                im = ax.imshow(gradient_data,  #数据                               extent=[x0, x0 + w, y0, y0 + h],  #设置填充区域                               aspect='auto',  #自动调整纵横比                               cmap=cmap_gradient,  #渐变色                               origin='lower',  #原点                               alpha=0.85,  #透明度                               zorder=2)  #层

     ax.set_xlim(-res_limit, res_limit)  #x轴范围    max_height = np.max([np.max(hist_val) for hist_val in n])  #最大高度    ax.set_ylim(0, max_height * 1.45)  #y轴范围    #设置轴刻度标注大小    #添加x轴刻度标签    ax.set_xticklabels(group_labels,  #文本                       rotation=45,  #旋转                       ha='center',  #水平                       fontsize=10  #大小                       )

# ========================================================================================# ======================================4.执行部分=======================================# =========================================================================================if __name__ == "__main__":    excel_input_path = r'data.xlsx'    df_real = pd.read_excel(excel_input_path)  #读取数据    scheme_id = 1    print(f'正在绘制并保存方案：{scheme_id}')    plot_residual_stacked_histogram(df_real, scheme_id)

excel_input_path = r'\data.xlsx'

2.设置是否要进行批量绘图，执行部分：

plot_all = True  #设置批量绘图

residuals = df_real['Residual'].values

4.设置绘图结果的保存地址，绘图函数部分：

plt.savefig(fr'Scheme_{scheme_id}.png', dpi=300,bbox_inches='tight')