Seaborn 自定义范围热图

Question

我需要根据这些要求构建自定义的 seaborn 类热图：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"A": [0.3, 0.8, 1.3], 
                   "B": [4, 9, 15], 
                   "C": [650, 780, 900]})

df_info = pd.DataFrame({"id": ["min", "max"],
                   "A": [0.5, 0.9], 
                   "B": [6, 10], 
                   "C": [850, 880]})
df_info = df_info.set_index('id')

df

    A      B    C
0   0.3    4    650
1   0.8    9    780
2   1.3    15   900

df_info

id      A      B    C
            
min     0.5    6    850
max     0.9    10   880

df 中的每个值都应该在df_info 中定义的范围内。
例如，A 列的值如果在 0.5 和 0.9 之间，则被认为是正常的。超出范围的值应使用自定义热图进行着色。

特别是：

• 在为每列定义的范围内的值不应在白色背景单元格上用纯黑色文本着色。
• 该列低于min 的值应着色，例如蓝色。从 min 开始，它们的值越低，蓝色的阴影越深。
• 该列的高于max 的值应着色，例如红色。从最大值开始，它们的值越高，红色越深。

问：我不知道如何使用标准热图来解决此问题，我什至不确定是否可以使用热图来完成此操作。有什么建议吗？

Answer 1

据我所知，热图只能有一个数值范围。我建议对 df 数据框中的数据进行规范化，以便每一列中的值如下：

• 介于0 和1 之间，如果值介于df_info 的min max 之间
• 低于0 如果值低于df_info 的min
• 高于1，如果该值高于df_info的max

要规范化您的数据框，请使用：

for col in df:
    df[col] = (df[col] - df_info[col]['min']) / (df_info[col]['max'] - df_info[col]['min'])

最后，创建颜色编码的热图使用：

import seaborn as sns
from matplotlib.colors import LinearSegmentedColormap

vmin = df.min().min()
vmax = df.max().max()

colors = [[0, 'darkblue'],
          [- vmin / (vmax - vmin), 'white'],
          [(1 - vmin)/ (vmax - vmin), 'white'],
          [1, 'darkred']]

cmap = LinearSegmentedColormap.from_list('', colors)
sns.heatmap(df, cmap=cmap, vmin=vmin, vmax=vmax)

vmin 和 vmax 的额外计算允许根据最小值和最大值的差异动态缩放颜色图。

使用您的输入数据框，我们得到以下热图：