matplotlib分组条颜色变化

matplotlib是一个Python的绘图库，用于创建静态、动态和交互式的数据可视化。它提供了丰富的绘图选项，包括折线图、散点图、柱状图等。

对于matplotlib中的分组条颜色变化，可以通过设置不同的颜色映射来实现。颜色映射是一种将数据值映射到颜色的方法。在matplotlib中，可以使用cmap参数来指定颜色映射。

以下是一个示例代码，演示如何使用matplotlib创建分组条并实现颜色变化：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建数据
categories = ['A', 'B', 'C', 'D']
group_names = ['Group 1', 'Group 2', 'Group 3']
data = np.random.rand(len(group_names), len(categories))

# 设置颜色映射
cmap = plt.get_cmap('viridis')

# 创建图形和坐标轴
fig, ax = plt.subplots()

# 绘制分组条
bar_width = 0.2
for i, group_data in enumerate(data):
    x = np.arange(len(categories)) + i * bar_width
    color = cmap(i / len(group_names))
    ax.bar(x, group_data, bar_width, label=group_names[i], color=color)

# 设置图例和标签
ax.set_xticks(np.arange(len(categories)) + bar_width * (len(group_names) - 1) / 2)
ax.set_xticklabels(categories)
ax.legend()

# 显示图形
plt.show()

在上述代码中，首先创建了一些示例数据，其中categories表示每个分组的类别，group_names表示分组的名称，data表示每个分组的数据。然后，使用plt.get_cmap函数获取颜色映射，这里使用了viridis颜色映射。接下来，创建图形和坐标轴，并使用循环绘制每个分组的分组条，通过调整x的位置和使用不同的颜色来实现颜色变化。最后，设置图例和标签，并显示图形。

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