seaborn中的列式热图答案

【问题标题】：Columnwise heatmap in seabornseaborn中的列式热图
【发布时间】：2020-10-12 05:43:11
【问题描述】：

Seaborn 热图将热图应用于所有行和列。如何按列应用热图，即每列的最大值是最亮的 - 例如查看每天最繁忙的时间？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

实现这一目标的最简单方法是对每列中的数据进行规范化。首先让我们为示例生成一些数据：

# Generate some data to show example

import seaborn as sns
import pandas as pd
import numpy as np; np.random.seed(8)

days = ['Sun', 'Mon', 'Tue', 'Wed', 'Thu', 'Fri', 'Sat']
hours = list(range(8,18))

example_peak_hour = np.array([0, 1, 2, 3, 6, 7, 8, 12, 7, 3])
data = [p*example_peak_hour for p in np.random.randint(5, 50, len(days))]

df = pd.DataFrame(np.array(data).T, columns=days, index=hours)

使用 searborn 热图绘制它并使用 df.max() 对其进行标准化）：

sns.heatmap(sns.heatmap(df/df.max()))

You can check how it looks here

【讨论】：

谢谢！我试图看到的是每天的最长小时数......我正在更新我的问题以澄清使用你的数据。
等一下，我是个白痴。只是数据的生成方式乍一看很奇怪。看起来它完全符合我的需要 - 谢谢！