（plt绘图）自定义热图渐变色，自定义colorbar

最近画图画到吐。记录一下。
目标是用plt画一个热图，希望自定义颜色和colorbar
自定义我们的渐变色有很多种方式，可以用seaborn库来作，也可以用plt来做。
首先展示用seaborn

import matplotlib.colors as clr
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# 表示从(0/255, 51/255, 113/255)到纯白，分成100个间隔，正序。
cmap1 = sns.light_palette((0/255, 51/255, 113/255), n_colors=100, reverse=True, as_cmap=False, input='rgb')
cmap2 = sns.light_palette((240/255, 0/255, 86/255,1), n_colors=15, reverse=False, as_cmap=False, input='rgb')
cmap1.extend(cmap2)
cmap1

如果是在jupyter中运行的话，这个新的colorbar长这样：
接着，我们随机画一个矩阵：

ax = fig.add_axes([0.38, 0.3, 0.3, 0.65], facecolor = 'white')
cbar_ax = fig.add_axes([0.7, 0.75, 0.025, 0.2])
df = pd.DataFrame(np.random.rand(12,5))
ax = sns.heatmap(df, ax=ax,annot=False, cmap=cmap, linewidths=.5, cbar_ax = cbar_ax)

seaborn库这个方法最不好的就是不太灵活，方便设计库中已经定义好的颜色，想要更加丰富的颜色，还的用plt。

import matplotlib.colors as clr
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成一个名为mycolor的颜色，后面跟着的是每个区域的颜色分布。
#（0，'#F08080'）表示0这个位置是'#F08080'这个颜色，以此类推。
cmap = clr.LinearSegmentedColormap.from_list('mycolor', 
                                             [(0, '#F08080'),
                                              (0.25,  '#32CD32'),
                                              (1, '#00BFFF')], N=256)
fig = plt.figure(figsize=(7,4))
ax = fig.add_axes([0.38, 0.3, 0.3, 0.65], facecolor = 'white')
cbar_ax = fig.add_axes([0.7, 0.75, 0.025, 0.2])
df = pd.DataFrame(np.random.rand(5,15))
ax = sns.heatmap(df, ax=ax,annot=False, cmap=cmap, linewidths=.5, cbar_ax = cbar_ax)

可以得到这样的结果

这样子就可以人以的定义自己想要的颜色了。
接着定义我们的colorbar

import matplotlib.ticker as ticker
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
ax = fig.add_axes([0.38, 0.3, 0.3, 0.65], facecolor = 'white')
cbar_ax = fig.add_axes([0.7, 0.75, 0.025, 0.2])
df = np.random.rand(12,5)
ax = sns.heatmap(df,cbar=False, cmap = cmap ) 
cb=ax.figure.colorbar(ax.collections[0]) 
# colorbar 只显示0-1
cb.set_ticks([1, 0])
plt.show()#

import matplotlib.ticker as ticker
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
ax = fig.add_axes([0.38, 0.3, 0.3, 0.65], facecolor = 'white')
cbar_ax = fig.add_axes([0.7, 0.75, 0.025, 0.2])
df = np.random.rand(12,5)
ax = sns.heatmap(df,cbar=False, cmap = cmap ) 
cb=ax.figure.colorbar(ax.collections[0]) 
# colorbar 显示0-0.5-1
cb.set_ticks([1,0.5, 0])
plt.show()#