はじめに

matplotlibでbarプロットを行うと，Mappableオブジェクトが返ってこないため，カラーバーをつけることができない．

>>> import matplotli.pyplot as plt
>>> plt.bar(0, 1)
<Container object of 1 artists>

でも，なんとかしてカラーバーをつけたい！ということで，やってみた．

0. 適当なデータを作る

まず初めに，適当なデータを作ってみる．
ここでは，高さ1~3のバーを積み上げたような図を作成することを想定して，データを作る．

>>> import numpy as np
>>> dheight = np.random.choice([1, 2, 3], size=10)
>>> data = np.random.choice([1, 2, 3, 4, 5], size=dheight.size)
>>> print data
[1 1 1 4 5 2 1 2 2 4]

今回は，ここで作成したdataという変数の値に応じて色を付けていくということを行う．

適当なデータを作ったので，いよいよ作図に入る．

1. Normalize関数を作る

まず，matplotlibのカラーバーは，0~1の間の値に対応してカラーマップに色が定義されている．したがって，今回のような1~5の値に応じて色を塗りたい場合は，標準化するための関数（のようなオブジェクト）が必要となる．それを作成できるのが，Normalizeというクラスである．

>>> from matplotlib.colors import Normalize
>>> norm = Normalize(vmin=data.min(), vmax=data.max())
>>> print norm(1), norm(2), norm(3)
0.0 0.25 0.5

実際に値を入れてみると分かるように，このnormというオブジェクトに値を与えると，確かにvminが0，vmaxが1となるように標準化されている．

2. Mappableオブジェクトの作成

次に，Mappableオブジェクトを作成する．
今回は，matplotlibのデフォルトのカラーマップであるjetに合わせてMappableを作る．

>>> from matplotlib.cm import ScalarMappable, get_cmap
>>> cmap = get_cmap('jet')
>>> mappable = ScalarMappable(cmap=cmap, norm=norm)
>>> mappable._A = []

3. データをプロットする

ここまで準備ができたら，いよいよ実際にデータをプロットできる．

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> bottom = 0.
>>> for dh, v in zip(dheight, data):
...     plt.bar(0, dh, width=1, bottom=bottom, color=cmap(norm(v)))
...     bottom += dh
>>> cbar = plt.colorbar(mappable)

今回プロットしたデータは[1 1 1 4 5 2 1 2 2 4]なので，この値に対応した色がカラーバーにあれば，問題なくカラーバーを描けたことになる．

4. ラベルを付ける

最後に，ラベルを付けて完成となる．
今回は，データの最小値から最大値の間を5つに区切ってラベルを貼り付けていく．

>>> cbar = plt.colorbar(mappable)
>>> ticks = np.linspace(norm.vmin, norm.vmax, 5)
>>> cbar.set_ticks(ticks)
>>> cbar.ax.set_yticklabels([str(s) for s in ticks])
[<matplotlib.text.Text at 0x7f36ac9b01d0>,
 <matplotlib.text.Text at 0x7f36ac9bb850>,
 <matplotlib.text.Text at 0x7f36ac98e550>,
 <matplotlib.text.Text at 0x7f36ac98ec50>,
 <matplotlib.text.Text at 0x7f36ac996390>]

5. 完成！

以上で完成である．

>>> plt.show()

無事，[1 1 1 4 5 2 1 2 2 4]の値に対応した色が描かれた．

参考になったページ

https://datasciencelab.wordpress.com/2013/12/21/beautiful-plots-with-pandas-and-matplotlib/