seaborn.heatmap(data, vmin=None, vmax=None,cmap=None, center=None, robot=False, annot=None, fmt='.2g', annot_kws= なし、linewidths=0、linecolor='white'、cbar=True、cbar_kws=None、cbar_ax=None、square=False、xticklabels='auto'、yticklabels='auto'、mask=None、ax=None、 ** kwargs)
data: 行列データ セット。numpy 配列または pandas DataFrame にすることができます。 DataFrame の場合、df のインデックス/列情報はヒートマップの列と行にそれぞれ対応します。つまり、pt.index はヒート マップの行ラベル、pt.columns はヒート マップの列ラベルです。ヒート マップ
vmax、vmin: それぞれ、ヒート マップの最大および最小のカラー値の範囲。デフォルトはデータ テーブル
cmap の値に基づいて決定されます。 : 数値から色空間、値へのマッピング matplotlib パッケージ内のカラーマップ名またはカラーオブジェクト、または色を表すリストです。パラメーターのデフォルト値を変更します: center パラメーターに従って設定します。
center: データテーブルの場合値が異なる場合は、ヒート マップのカラー センター アライメント値を設定します。センター値を設定すると、データ オーバーフローがある場合、生成される画像の全体的な深さを調整できます。 vmin は自動的に変更されます
robust: デフォルト値は False で、vmin と vmax の値を設定します。 ヒート マップのカラー マッピング範囲はロバストに従って設定されます。極値を使用する代わりに分位値を使用します
annot( annotate): デフォルト値は False で、True の場合、データはヒート マップの各正方形に書き込まれます。 ; マトリックスの場合、ヒートマップの各マス目にマトリックスの対応する位置データが書き込まれます
fmt: 文字列形式コード、後数桁を保持するなど、マトリックス上の数値を識別するためのデータ形式小数点
annot_kws: デフォルト値は False です。True の場合は、matplotlib パッケージのフォント設定のテキスト クラスで数値のサイズ、色、フォントを設定します。
linewidths: ヒート マップ内の「ペアごとのフィーチャ関係を表すマトリックス ブロック」間の間隔を定義します
linecolor: それぞれを分割する線の色ヒートマップ上のマトリックスブロックのデフォルト値は「白」です
cbar: ヒートマップのカラースケールバーを側面に描画するかどうか、デフォルト値はTrue
cbar_kws: ヒート マップの側面にカラー スケール バーを描画する場合、関連するフォント設定、デフォルト値は None です
cbar_ax: ヒート マップの側面にカラー スケール バーを描画する場合、スケールバーの位置設定、デフォルト値は None です
xticklabels、yticklabels:xticklabels はラベル名の出力を制御します各列の yticklabels は、各行出力のラベル名の出力を制御します。デフォルト値は自動です。 True の場合、DataFrame の列名がラベル名として使用されます。 False の場合、行ラベル名は追加されません。リストの場合、ラベル名はリストに指定された内容に変更されます。整数 K の場合、グラフ上の K 個のラベルごとにラベルを付けます。 auto の場合、ラベルのラベル間隔が自動的に選択され、ラベル名の重複しない部分 (またはすべて) が出力されます。
mask: 特定のマトリックス ブロックを表示するかどうかを制御します。デフォルト値は「なし」です。ブール型 DataFrame の場合、DataFrame 内の True の位置を白で覆います
ax: 図面の座標軸を設定します。通常、複数のサブグラフを描画する場合、異なるサブグラフの値を変更する必要があります
**kwargs :他のすべてのキーワード引数は ax.pcolormesh に渡されます
#cmap(颜色) import matplotlib.pyplot as plt % matplotlib inline f, (ax1,ax2) = plt.subplots(figsize = (6,4),nrows=2) # cmap用cubehelix map颜色 cmap = sns.cubehelix_palette(start = 1.5, rot = 3, gamma=0.8, as_cmap = True) sns.heatmap(pt, linewidths = 0.05, ax = ax1, vmax=900, vmin=0, cmap=cmap) ax1.set_title('cubehelix map') ax1.set_xlabel('') ax1.set_xticklabels([]) #设置x轴图例为空值 ax1.set_ylabel('kind') # cmap用matplotlib colormap sns.heatmap(pt, linewidths = 0.05, ax = ax2, vmax=900, vmin=0, cmap='rainbow') # rainbow为 matplotlib 的colormap名称 ax2.set_title('matplotlib colormap') ax2.set_xlabel('region') ax2.set_ylabel('kind')
#center的用法(颜色)f, (ax1,ax2) = plt.subplots(figsize = (6, 4),nrows=2) cmap = sns.cubehelix_palette(start = 1.5, rot = 3, gamma=0.8, as_cmap = True) sns.heatmap(pt, linewidths = 0.05, ax = ax1, cmap=cmap, center=None ) ax1.set_title('center=None') ax1.set_xlabel('') ax1.set_xticklabels([]) #设置x轴图例为空值ax1.set_ylabel('kind')# 当center设置小于数据的均值时，生成的图片颜色要向0值代表的颜色一段偏移sns.heatmap(pt, linewidths = 0.05, ax = ax2, cmap=cmap, center=200) ax2.set_title('center=3000') ax2.set_xlabel('region') ax2.set_ylabel('kind')
#robust的用法(颜色)f, (ax1,ax2) = plt.subplots(figsize = (6,4),nrows=2) cmap = sns.cubehelix_palette(start = 1.5, rot = 3, gamma=0.8, as_cmap = True) sns.heatmap(pt, linewidths = 0.05, ax = ax1, cmap=cmap, center=None, robust=False ) ax1.set_title('robust=False') ax1.set_xlabel('') ax1.set_xticklabels([]) #设置x轴图例为空值ax1.set_ylabel('kind') sns.heatmap(pt, linewidths = 0.05, ax = ax2, cmap=cmap, center=None, robust=True ) ax2.set_title('robust=True') ax2.set_xlabel('region') ax2.set_ylabel('kind')
#annot(矩阵上数字),annot_kws(矩阵上数字的大小颜色字体)matplotlib包text类下的字体设置import numpy as np
np.random.seed(20180316)
x = np.random.randn(4, 4)
f, (ax1, ax2) = plt.subplots(figsize=(6,6),nrows=2)
sns.heatmap(x, annot=True, ax=ax1)
sns.heatmap(x, annot=True, ax=ax2, annot_kws={'size':9,'weight':'bold', 'color':'blue'})# Keyword arguments for ax.text when annot is True. http://stackoverflow.com/questions/35024475/seaborn-heatmap-key-words 
#fmt(字符串格式代码，矩阵上标识数字的数据格式，比如保留小数点后几位数字)import numpy as np np.random.seed(0) x = np.random.randn(4,4) f, (ax1, ax2) = plt.subplots(figsize=(6,6),nrows=2) sns.heatmap(x, annot=True, ax=ax1) sns.heatmap(x, annot=True, fmt='.1f', ax=ax2)
#linewidths(矩阵小块的间隔),linecolor(切分热力图矩阵小块的线的颜色)import matplotlib.pyplot as plt f, ax = plt.subplots(figsize = (6,4)) cmap = sns.cubehelix_palette(start = 1, rot = 3, gamma=0.8, as_cmap = True) sns.heatmap(pt, cmap = cmap, linewidths = 0.05, linecolor= 'red', ax = ax) ax.set_title('Amounts per kind and region') ax.set_xlabel('region') ax.set_ylabel('kind')
#xticklabels，yticklabels横轴和纵轴的标签名输出import matplotlib.pyplot as plt f, (ax1,ax2) = plt.subplots(figsize = (5,5),nrows=2) cmap = sns.cubehelix_palette(start = 1.5, rot = 3, gamma=0.8, as_cmap = True) p1 = sns.heatmap(pt, ax=ax1, cmap=cmap, center=None, xticklabels=False) ax1.set_title('xticklabels=None',fontsize=8) p2 = sns.heatmap(pt, ax=ax2, cmap=cmap, center=None, xticklabels=2, yticklabels=list(range(5))) ax2.set_title('xticklabels=2, yticklabels is a list',fontsize=8) ax2.set_xlabel('region')
#mask对某些矩阵块的显示进行覆盖 f, (ax1,ax2) = plt.subplots(figsize = (5,5),nrows=2) cmap = sns.cubehelix_palette(start = 1.5, rot = 3, gamma=0.8, as_cmap = True) p1 = sns.heatmap(pt, ax=ax1, cmap=cmap, xticklabels=False, mask=None) ax1.set_title('mask=None') ax1.set_ylabel('kind') p2 = sns.heatmap(pt, ax=ax2, cmap=cmap, xticklabels=True, mask=(pt<800)) #mask对pt进行布尔型转化,结果为True的位置用白色覆盖 ax2.set_title('mask: boolean DataFrame') ax2.set_xlabel('region') ax2.set_ylabel('kind')
f,(ax1,ax2) = plt.subplots(figsize=(4,6),nrows=2)
x = np.array([[1,2,3],[2,0,1],[-1,-2,0]])
sns.heatmap(x, annot=True, ax=ax1)
sns.heatmap(x, mask=x < 1, ax=ax2, annot=True, annot_kws={"weight": "bold"}) #把小于1的区域覆盖掉
以上がPythonでビジュアルヒートマップを実装する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。
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