如何在Matplotlib的broken_barh图中添加渐变颜色

broken_barh本身不支持连续渐变填充，因为它的facecolors仅能接受单一颜色或分段颜色列表。要实现目标图表的水平渐变效果，我们可以通过绘制渐变背景并裁剪到条形区域的方式替代。

修改后的完整代码 #

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
from matplotlib.lines import Line2D
from matplotlib.patches import Rectangle
from matplotlib.colors import LinearSegmentedColormap

# 定义年份对应颜色
color_2004 = "#5375D4"
color_2022 = "#CC5A43"
colors = [color_2004, color_2022] * 3

data = {
    "year": [2004, 2022, 2004, 2022, 2004, 2022],
    "countries" : ["Sweden", "Sweden", "Denmark", "Denmark", "Norway", "Norway"],
    "sites": [13,15,4,10,5,8]
}
df= pd.DataFrame(data)

df['pct_change'] = df.groupby('countries', sort=True)['sites'].apply(
     lambda x: x.pct_change()).to_numpy()*-1
df['ctry_code'] = df.countries.astype(str).str[:2].astype(str).str.upper()
df = df.sort_values(['countries','year'], ascending=True ).reset_index(drop=True)
df['diff'] = df.groupby(['countries'])['sites'].diff()
df['diff'].fillna(df.sites, inplace=True)
countries = df.countries.unique()
code = df.ctry_code.unique()
pct_change = df.pct_change

fig, ax = plt.subplots(figsize=(6,5), facecolor = "#FFFFFF")

# 自定义从2004到2022的水平渐变色卡
cmap_gradient = LinearSegmentedColormap.from_list('year_gradient', [color_2004, color_2022], N=256)

# 替换broken_barh为渐变条形
for i, country in enumerate(countries):
    # 获取当前国家2022年的sites数值（条形总长度）
    max_site = df[df['countries'] == country]['sites'].iloc[-1]
    # 条形的Y轴位置和高度
    y_pos = i - 0.2
    bar_height = 0.4
    # 渐变区域的范围：[x_start, x_end, y_start, y_end]
    extent = [0, max_site, y_pos, y_pos + bar_height]
    # 生成渐变数据（横向渐变）
    gradient = np.linspace(0, 1, 256).reshape(1, -1)
    # 绘制渐变背景
    im = ax.imshow(gradient, extent=extent, cmap=cmap_gradient, aspect='auto', alpha=0.2)
    # 用矩形裁剪渐变，只保留条形区域
    rect = Rectangle((0, y_pos), max_site, bar_height, transform=ax.transData)
    im.set_clip_path(rect)

# 保留原有的散点图
ax.scatter(df.sites, df.countries, marker="D", s=300, color=colors)

# 图表样式设置（保持原有逻辑）
ax.set(xlim=[0, 16], ylim=[-1, 3])
ax.xaxis.set_ticks(np.arange(0,20,5), labels=[0,5,10,15])
ax.tick_params(axis="x", which="major", length=0, labelsize=14, colors='#C8C9C9')

major_ticks = np.arange(0, 16, 1)
ax.set_xticks(major_ticks)
ax.grid(which='major', axis='x', linestyle='-', alpha=0.4, color="#C8C9C9")
ax.set_axisbelow(True)
plt.yticks([])
plt.box(False)

# 图例设置（保持原有逻辑）
labels = ['2004','2022']
lines = [Line2D([0], [0], color=c, marker='D', linestyle='', markersize=12,) for c in [color_2004, color_2022]]
plt.figlegend(lines, labels,
           labelcolor="#C8C9C9",
           bbox_to_anchor=(0.3, -0.1), loc="lower center",
            ncols=2, frameon=False, fontsize=12)

plt.show()

关键修改说明 #

1. 自定义渐变色卡：用LinearSegmentedColormap创建从2004蓝色到2022红色的连续渐变。
2. 替换broken_barh：
   • 对每个国家，计算条形的总长度（2022年的sites值）和Y轴位置。
   • 用imshow绘制横向渐变背景，通过extent匹配条形的位置和尺寸。
   • 用Rectangle补丁裁剪渐变区域，只保留条形范围内的渐变效果。
3. 保留原有样式：散点图、坐标轴、图例等设置与原代码一致，仅替换条形绘制逻辑。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ruthpozuelo