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Shapely MultiPolygon を PatchCollection に変換し、最初に各 Polygon を次のように色付けします。

# ldn_mp is a MultiPolygon
cm = plt.get_cmap('RdBu')
num_colours = len(ldn_mp)

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
minx, miny, maxx, maxy = ldn_mp.bounds
w, h = maxx - minx, maxy - miny
ax.set_xlim(minx - 0.2 * w, maxx + 0.2 * w)
ax.set_ylim(miny - 0.2 * h, maxy + 0.2 * h)
ax.set_aspect(1)

patches = []
for poly in ldn_mp:
    colour = cm(1. * len(filter(poly.contains, points)) / num_colours)
    patches.append(PolygonPatch(poly, fc=colour, ec='#555555', lw=0.2, alpha=1., zorder=1))
pc = PatchCollection(patches, match_original=True)
ax.add_collection(pc)
ax.set_xticks([])
ax.set_yticks([])
plt.title("Density of NO$^2$ Sensors by Borough")
plt.tight_layout()
plt.show()

しかし、PatchCollection の色に基づいて、プロットにカラーバーを追加したいと思います。どうすればいいのかわかりません。cmap作成時にキーワードを渡しpcますか? set_array()使用した色で呼び出すにはどうすればよいですか?

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追加のリストを作成する必要はありません。パンダまたはnumpy配列で作業していると仮定します。

例えば：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.collections import PatchCollection
from matplotlib import cm

fig, ax = plt.subplots()
for c_l ,patches in dict_mapindex_mpl_polygon.items():
    color = df_map_elements.loc[c_l, 'stress_level']
    p = PatchCollection(patches,color=cm.Set2(color),lw=.3,edgecolor='k')
    ax.add_collection(p)
ax.autoscale_view()

p.set(array=df_map_elements['stress_level'].values, cmap='Set2')

fig.colorbar(p, label="Stress (index)")

plt.show()
于 2016-06-17T10:22:23.107 に答える