Cufflinks：如何在 Jupyter/ipython Notebook 中使用 Cufflinks 绘制热图？答案

【问题标题】：Cufflinks: how to subplot heatmaps w/ Cufflinks in Jupyter/ipython Notebook?Cufflinks：如何在 Jupyter/ipython Notebook 中使用 Cufflinks 绘制热图？
【发布时间】：2017-07-07 16:53:38
【问题描述】：

我已阅读Cufflinks examples。唯一的子图示例是从带有subplots=True 参数和可选shape 参数（即df.iplot(..., subplots=True, shape=(...), ...)）的单个DataFrame 生成的。据我了解，机制是当提供subplots=True 时，DataFrame 的每一列被绘制为子图。

现在，关于袖扣中的热图。同一链接中的示例显示N * M 的热图的DataFrame 只是一个N * M DataFrame，其中列名和索引告诉 x 和 y 坐标，值是每个单元格的“热”网格。

将两者结合起来，似乎如果我有两个热图（因此有两个 DataFrame），我不能以子图方式绘制两者，因为子图需要一个 DataFrame，而我不能将两个热图 DataFrame 合并为一个。

有人知道它是如何工作的吗？

顺便说一句，我也试过plotly.offline.iplot(..., subplots=True, ...) 不支持该参数。

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还有另一个question（我也是）询问是否在 plotly 中做同样的事情，得到了回答。因此，如果您直接使用 plotly 工作，那么这就是您可能想要看看的答案。

这个问题是关于使用袖扣来达到同样的效果。对我来说，这似乎仍然是不可能的（或者至少非常困难）。

【问题讨论】：

我同意你的观点，遇到同样的问题，无法找到facet_wrap()-like 的函数/方法（在 ggplot R 包中）。我猜这就是你的目标。

标签： ipython-notebook jupyter-notebook heatmap plotly subplot

【解决方案1】：

您可以使用以下内容：

import cufflinks as cf
df1=cf.datagen.heatmap()
df2=cf.datagen.heatmap()
cf.subplots([df1.figure(kind='heatmap'),df2.figure(kind='heatmap')]).iplot()

您可以使用尽可能多的热图来执行此操作，也可以使用shape 参数。

【讨论】：