如何创建一个直方图，其中每个条形图都是相应容器的热图？

以下示例使用seaborn的提示数据集。直方图是通过将total_billbin分组来创建的。然后根据每个组中的提示将条形着色。

import numpy as np
import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt
import matplotlib.patches as mpatches
import seaborn as sns

sns.set_theme(style='white')
tips = sns.load_dataset('tips')
tips['bin'] = pd.cut(tips['total_bill'], 10)  # histogram bin

grouped = tips.groupby('bin')

min_tip = tips['tip'].min()
max_tip = tips['tip'].max()
cmap = 'RdYlGn_r'
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 4))
for bin, binned_df in grouped:
    bin_height = len(binned_df)
    binned_tips = np.sort(binned_df['tip']).reshape(-1, 1)
    ax.imshow(binned_tips, cmap=cmap, vmin=min_tip, vmax=max_tip, extent=[bin.left, bin.right, 0, bin_height],
              origin='lower', aspect='auto')
    ax.add_patch(mpatches.Rectangle((bin.left, 0), bin.length, bin_height, fc='none', ec='k', lw=1))

ax.autoscale()
ax.set_ylim(0, 1.05 * ax.get_ylim()[1])
ax.set_xlabel('total bill')
ax.set_ylabel('frequency')
plt.colorbar(ax.images[0], ax=ax, label='tip')
plt.tight_layout()
plt.show()

这是带状色图（cmap = plt.get_cmap('Spectral', 9)）的外观：

这是使用'mpg'数据集的另一个示例，该图表具有有关汽车重量的直方图和通过每加仑英里数进行的着色。