使用Python绘制不等块宽热力图/堆叠条形图实现路段速度可视化

解决方案思路 #

直接用matplotlib的自定义矩形块逐段绘制，避开seaborn封装函数的自动排序逻辑，既可以保留路段原始顺序，也能实现宽度随路段长度动态调整的效果。

可运行完整代码 #

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.patches import Rectangle
from matplotlib.colors import Normalize
import matplotlib.cm as cm

# 样例数据
d = {'timeRanges': ['00:00-06:30', '00:00-06:30', '00:00-06:30', '00:00-06:30', '07:00-15:00', '07:00-15:00', '07:00-15:00', '07:00-15:00', '16:00-17:30', '16:00-17:30', '16:00-17:30', '16:00-17:30'], 'segmentOrder': [0, 1, 2, 3, 0, 1, 2, 3, 0, 1, 2, 3], 'segmentDistance': [20, 45, 60, 30, 20, 45, 60, 30, 20, 45, 60, 30], 'distanceAlongRoute': [20, 65, 125, 155, 20, 65, 125, 155, 20, 65, 125, 155], 'averageSpeed': [54.2, 48.1, 23.5, 33.7, 56.2, 53.2, 42.5, 44.2, 50.2, 46.2, 35.3, 33.2]}
df = pd.DataFrame(data=d)

# 绘图配置参数，可按需调整
ROW_HEIGHT = 1  # 每个时间段行的高度
Y_GAP = 0.2     # 行间距
# 配色：红对应低速、黄对应中速、绿对应高速
CMAP = cm.get_cmap('RdYlGn')

# 提取时间段（保留原始顺序）
time_ranges = df['timeRanges'].unique()
# 速度值归一化，用于颜色映射
norm = Normalize(vmin=df['averageSpeed'].min(), vmax=df['averageSpeed'].max())

# 创建画布
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, len(time_ranges)*1.5))

# 逐行逐段绘制热力块
for row_idx, tr in enumerate(time_ranges):
    # 按segmentOrder排序，严格保证路段原始顺序
    segment_df = df[df['timeRanges'] == tr].sort_values('segmentOrder').reset_index(drop=True)
    y_start = row_idx * (ROW_HEIGHT + Y_GAP)
    x_start = 0
    for _, seg in segment_df.iterrows():
        seg_width = seg['segmentDistance']
        # 按速度取对应颜色
        color = CMAP(norm(seg['averageSpeed']))
        # 绘制矩形块，白色边框区分路段
        rect = Rectangle((x_start, y_start), seg_width, ROW_HEIGHT, color=color, ec='white', lw=1)
        ax.add_patch(rect)
        x_start += seg_width

# 调整坐标轴样式
ax.set_xlim(0, df['distanceAlongRoute'].max())
ax.set_ylim(0, len(time_ranges)*(ROW_HEIGHT + Y_GAP))
ax.set_yticks([i*(ROW_HEIGHT + Y_GAP) + ROW_HEIGHT/2 for i in range(len(time_ranges))])
ax.set_yticklabels(time_ranges)
ax.set_xlabel('路线累计里程')

# 添加速度颜色条
sm = cm.ScalarMappable(norm=norm, cmap=CMAP)
sm.set_array([])
cbar = fig.colorbar(sm, ax=ax)
cbar.set_label('平均速度')

plt.tight_layout()
plt.show()

效果说明 #

• 路段严格按segmentOrder原始顺序排列，不会被自动重排
• 每个热力块的宽度完全匹配对应路段的实际长度
• 颜色映射符合需求：绿色对应高速、黄色对应中速、红色对应低速
• 每一行对应一个时间段，和TomTom Move的展示逻辑一致
• 可通过修改开头的配置参数调整行高、间距、配色等样式

内容的提问来源于stack exchange，提问作者dyrjohn