如何在Matplotlib的ax.bar()中应用ListedColormap？

错误原因 #

ax.bar()的color参数不接受ListedColormap对象，它需要的是具体的颜色值（如十六进制字符串、RGB元组）或颜色序列。直接传入Colormap对象时，Matplotlib会尝试获取其长度来匹配数据，而ListedColormap没有len()属性，因此触发TypeError。

解决方案 #

你可以通过两种方式正确使用自定义Colormap：

方法1：直接提取Colormap中的颜色列表 #

自定义的ListedColormap内置了colors属性，会返回你定义的颜色数组，直接按循环索引取对应颜色即可：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

from matplotlib.colors import ListedColormap

cmap_cblind = ListedColormap(['#D1BBD7', '#4EB265'])

species = ('Adelie', 'Chinstrap', 'Gentoo')
sex_counts = {
    'Male': np.array([73, 34, 61]),
    'Female': np.array([73, 34, 58]),
}

fig, ax = plt.subplots()
bottom = np.zeros(3)

# 遍历同时获取索引，匹配对应颜色
for i, (sex, sex_count) in enumerate(sex_counts.items()):
    p = ax.bar(species, sex_count, bottom=bottom, color=cmap_cblind.colors[i])
    bottom += sex_count

plt.show()

方法2：通过Colormap映射数值生成颜色 #

如果后续类别数量可能变化，可以通过传入0-1之间的数值调用Colormap，动态生成对应颜色：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

from matplotlib.colors import ListedColormap

cmap_cblind = ListedColormap(['#D1BBD7', '#4EB265'])

species = ('Adelie', 'Chinstrap', 'Gentoo')
sex_counts = {
    'Male': np.array([73, 34, 61]),
    'Female': np.array([73, 34, 58]),
}

fig, ax = plt.subplots()
bottom = np.zeros(3)

category_num = len(sex_counts)
for i, (sex, sex_count) in enumerate(sex_counts.items()):
    # 按索引比例生成0-1之间的数值，映射到Colormap的颜色
    color = cmap_cblind(i / (category_num - 1))
    p = ax.bar(species, sex_count, bottom=bottom, color=color)
    bottom += sex_count

plt.show()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Stücke