如何在Matplotlib中绘制热图样式的水平条形图？

要实现你需求的效果，用matplotlib.pcolormesh比普通条形图更合适，它能直接根据数值映射颜色，完美模拟单行热图的效果，同时满足正负值分别用蓝、红渐变，0为白色的要求。

完整实现代码 #

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.colors import LinearSegmentedColormap, Normalize

# 生成模拟数据
np.random.seed(9)
simu_data = np.random.randint(-100000, 100000, size=200).cumsum()

# 1. 数据格式转换：将一维数组转为二维（pcolormesh要求二维输入）
data_2d = simu_data.reshape(1, -1)
# 创建x轴坐标：每个数据点对应一个区间，长度和数据一致
x = np.arange(data_2d.shape[1] + 1)
y = np.arange(2)  # 仅一行，所以y轴取两个点形成一个行高度

# 2. 自定义颜色映射：负蓝、0白、正红
colors = [
    (0, 0, 1),       # 最小值：深蓝色
    (1, 1, 1),       # 0：白色
    (1, 0, 0)        # 最大值：深红色
]
cmap = LinearSegmentedColormap.from_list("custom_blue_white_red", colors)

# 3. 设置颜色归一化：确保0对应颜色映射的中间点
vmin = simu_data.min()
vmax = simu_data.max()
norm = Normalize(vmin=vmin, vmax=vmax)

# 4. 绘制单行热图
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 2))
im = ax.pcolormesh(x, y, data_2d, cmap=cmap, norm=norm)

# 调整样式：隐藏y轴刻度和边框
ax.set_yticks([])
ax.set_xlim(0, len(simu_data))
# 添加颜色条，标注数值含义
fig.colorbar(im, ax=ax, orientation="horizontal", pad=0.2, label="数值大小")

plt.tight_layout()
plt.show()

关键部分说明 #

• 数据转二维：pcolormesh需要二维数组输入，所以把一维数组转成(1, N)的形状，y轴设置两个点来形成单行的高度。
• 自定义颜色映射：通过LinearSegmentedColormap创建从蓝到白再到红的渐变，精准对应负、0、正的颜色需求。
• 颜色归一化：Normalize确保数值范围被正确映射到颜色条，0刚好落在白色的位置。
• 样式调整：隐藏y轴元素，让图表更贴近"水平条形热图"的视觉效果，颜色条横向放置更直观。

运行代码后，你会得到一个水平的单行热图，每个位置的颜色深度对应simu_data的数值大小，负值为蓝色系，正值为红色系，0附近为白色。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者skywave1980