Comment puis-je modifier ce code pour afficher un histogramme avec des couleurs en fonction de la hauteur plutôt que par défaut 'cool' que j'ai choisi

Question

Ce code génère une distribution de probabilité psi_0_x_squared. Effectue ensuite une simulation de chaîne markov selon cette probabilité. Cette probabilité psi_0_x_squared est en fait la probabilité d'être à la position x pour le niveau d'énergie n = 0. Après avoir déplacé x 1000 fois selon cette probabilité, je veux générer un histogramme de la position x. (La fréquence de position)

''' Markov-chain Monte Carlo algorithm for a particle in a Gaussian potential, 
using the Metropolis algorithm. ''' 
import math, matplotlib.pyplot as plt, random 

def probability(x): 

    #wavefunction n=0 evaluated at position x 
    psi_0_x=math.exp(-x ** 2/2.0)/math.pi ** 0.25 

    #probability n=0 to be at position x 
    psi_0_x_squared= psi_0_x**2 

    return psi_0_x_squared 

data_x=[0] 

x = 0.0  #starts at position 0 
delta = 0.5 #stepsize 

for k in range(1000): #for this number of trials 
    x_new = x + random.uniform(-delta, delta) #I displace it a distance delta 


    if random.uniform(0.0, 1.0) < probability(x_new)/probability(x): 
     x = x_new 
    data_x.append(x) 

#histogram 
cm = plt.cm.get_cmap('cool') 
n, bins, patches= plt.hist(data_x, bins=100, normed=True, color='k') 
bin_centers = 0.5 * (bins[:-1] + bins[1:]) 
col = bin_centers - min(bin_centers) 
col /= max(col) 
for c, p in zip(col, patches): 
    plt.setp(p, 'facecolor', cm(c)) 

plt.show() 

Answer 1

La variable n contient la hauteur des barreaux. Par conséquent, cela devrait faire l'affaire:

for height, p in zip(n, patches): 
    plt.setp(p, 'facecolor', cm(height)) 

comme ceci:

a = np.random.normal(size=(1000,)) 

cm = plt.cm.get_cmap('cool') 
n, bins, patches= plt.hist(a, bins=100, normed=True, color='k') 
for c, p in zip(n, patches): 
    plt.setp(p, 'facecolor', cm(c))