Seaborn 热图：在绘图顶部移动颜色条

Question

我有一个使用seaborn 库创建的基本热图，并且想要将颜色栏从默认的垂直和右侧移动到热图上方的水平颜色栏。我该怎么做？

以下是一些示例数据和默认示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd
import numpy as np

# Create data
df = pd.DataFrame(np.random.random((5,5)), columns=["a","b","c","d","e"])

# Default heatma
ax = sns.heatmap(df)
plt.show()

Answer 1

查看the documentation，我们发现了一个参数cbar_kws。这允许指定传递给 matplotlib 的 fig.colorbar 方法的参数。

cbar_kws：键的字典，值映射，可选。 fig.colorbar 的关键字参数。

因此我们可以使用fig.colorbar 的任何可能参数，为cbar_kws 提供字典。

在这种情况下，您需要 location="top" 将颜色条放在顶部。因为colorbar 默认情况下使用网格规范定位颜色条，因此不允许设置位置，我们需要关闭该网格规范​​ (use_gridspec=False)。

sns.heatmap(df, cbar_kws = dict(use_gridspec=False,location="top"))

完整示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.random((5,5)), columns=["a","b","c","d","e"])

ax = sns.heatmap(df, cbar_kws = dict(use_gridspec=False,location="top"))

plt.show()

Answer 2

我想展示带有子图的示例，它允许控制图的大小以保留热图的方形几何形状。这个例子很短：

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd
import numpy as np

# Create data
df = pd.DataFrame(np.random.random((5,5)), columns=["a","b","c","d","e"])

# Define two rows for subplots
fig, (cax, ax) = plt.subplots(nrows=2, figsize=(5,5.025),  gridspec_kw={"height_ratios":[0.025, 1]})

# Draw heatmap
sns.heatmap(df, ax=ax, cbar=False)

# colorbar
fig.colorbar(ax.get_children()[0], cax=cax, orientation="horizontal")

plt.show()

Answer 3

您必须使用轴分隔器将颜色条放在海底图形的顶部。寻找 cmets。

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd
import numpy as np
from mpl_toolkits.axes_grid1.axes_divider import make_axes_locatable
from mpl_toolkits.axes_grid1.colorbar import colorbar

# Create data
df = pd.DataFrame(np.random.random((5,5)), columns=["a","b","c","d","e"])

# Use axes divider to put cbar on top
# plot heatmap without colorbar
ax = sns.heatmap(df, cbar = False)
# split axes of heatmap to put colorbar
ax_divider = make_axes_locatable(ax)
# define size and padding of axes for colorbar
cax = ax_divider.append_axes('top', size = '5%', pad = '2%')
# make colorbar for heatmap. 
# Heatmap returns an axes obj but you need to get a mappable obj (get_children)
colorbar(ax.get_children()[0], cax = cax, orientation = 'horizontal')
# locate colorbar ticks
cax.xaxis.set_ticks_position('top')

plt.show()

欲了解更多信息，请阅读 matplotlib 的官方示例：https://matplotlib.org/gallery/axes_grid1/demo_colorbar_with_axes_divider.html?highlight=demo%20colorbar%20axes%20divider

Heatmap 类似 sns.heatmap(df, cbar_kws = {'orientation':'horizontal'}) 的参数是无用的，因为它将颜色条放在底部位置。