对加权散点图使用颜色强度而不是气泡大小

问题描述

有什么方法可以使用颜色强度而不是气泡大小来绘制加权散点图？我已经在网上搜索了几个小时的解决方案，但我仍然没有找到。我使用以下企鹅数据进行说明。

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import seaborn as sns

penguins_data="https://raw.githubusercontent.com/datavizpyr/data/master/palmer_penguin_species.tsv"
penguins_df = pd.read_csv(penguins_data,sep="\t")

sns.set_context("talk",font_scale=1.1)
plt.figure(figsize=(10,6))
sns.scatterplot(x="culmen_length_mm",y="culmen_depth_mm",size="body_mass_g",sizes=(20,500),alpha=0.5,data=penguins_df)
# Put the legend out of the figure
plt.legend(bBox_to_anchor=(1.01,1),borderaxespad=0)
# Put the legend out of the figure
#plt.legend(bBox_to_anchor=(1.01,0.54),borderaxespad=0.)
plt.xlabel("Culmen Length (mm)")
plt.ylabel("Culmen Depth (mm)")
plt.title("Bubble plot in Seaborn")
plt.tight_layout()
plt.savefig("Bubble_plot_size_range_Seaborn_scatterplot.png",format='png',dpi=150)

气泡图，最小气泡对应最小体重，最大气泡对应最大体重。但是，我需要加权散点图的颜色强度。例如，颜色越深表示发生的频率越高，颜色越浅表示发生的频率越低。任何使用 Stata（首选）、Python 或 R 的建议都非常感谢。

我在 Stata 中发现了类似 one 的内容，但我的数据结构完全不同，因此无法解决。

解决方法

您是否考虑过在数据框中为颜色创建一个新列，并在其中自行调整 Alpha 通道？

之后，您可能可以从 this question 使用它作为颜色列作为标记的色调。