自定义colorbar包含两方面：
这两项比较简单和实用，matplotlib和seaborn都可以尝试。对于某些特殊的数据分布类型，想在一张图内显示的情况比较适合。
cmap本质是一个RGBA格式的颜色列表，元素类型为 np.array() ，np.array()里包含4个0-1的元素，前3个是RGB值，第4个为透明度。
seaborn取颜色列表可以用以下方式：
如果数据中有两组相差比较大的数据构成，可考虑取两组颜色值合并，可通过 n_colors 参数控制两组颜色的占比，如果存在极值，极值可设置为特殊颜色。
可以把colorbar作为单独的axes，自由地定义其位置和占图比例，例如colorbar可以这样设置： cbar_ax = fig.add_axes([0.7, 0.75, 0.025, 0.2]) ，在seaborn热图中有对应的参数接受自定义的colorbar。
下图的效果对比更明显
可以通过xlwt.Pattern()然后得到pattern，设置pattern_fore_colour即可，但是颜色选择很有限。
也可以通过更方便的：
xlwt.easyxf(‘pattern: pattern solid, fore_colour ocean_bluefont: bold on’)
去设置背景色。
1.Python（英国发音：/ˈpaɪθən/ 美国发音：/ˈpaɪθɑːn/）, 是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，由荷兰人Guido van Rossum于1989年发明，第一个公开发行版发行于1991年。
2.Python是纯粹的自由软件， 源代码和解释器CPython遵循 GPL(GNU General Public License)协议。Python语法简洁清晰，特色之一是强制用空白符(white space)作为语句缩进。
3.Python具有丰富和强大的库。它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）很轻松地联结在一起。常见的一种应用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有时甚至是程序的最终界面），然后对其中[3] 有特别要求的部分，用更合适的语言改写，比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C/C++重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库。需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题，某些可能不提供跨平台的实现，7月20日，IEEE发布2017年编程语言排行榜：Python高居首位。
4.由于Python语言的简洁性、易读性以及可扩展性，在国外用Python做科学计算的研究机构日益增多，一些知名大学已经采用Python来教授程序设计课程。例如卡耐基梅隆大学的编程基础、麻省理工学院的计算机科学及编程导论就使用Python语言讲授。众多开源的科学计算软件包都提供了Python的调用接口，例如著名的计算机视觉库OpenCV、三维可视化库VTK、医学图像处理库ITK。而Python专用的科学计算扩展库就更多了，例如如下3个十分经典的科学计算扩展库：NumPy、SciPy和matplotlib，它们分别为Python提供了快速数组处理、数值运算以及绘图功能。因此Python语言及其众多的扩展库所构成的开发环境十分适合工程技术、科研人员处理实验数据、制作图表，甚至开发科学计算应用程序。
