cmap 如何在 seaborn 中工作以及如何更改分箱？答案

【问题标题】：How does cmap work in seaborn and how to change binning?cmap 如何在 seaborn 中工作以及如何更改分箱？
【发布时间】：2020-06-15 19:40:57
【问题描述】：

这个问题的灵感来自pheatmap in R 中的中断。问题是我是否可以在 seaborn 的热图中定义我的着色和分箱有多“粗糙”、连续/离散程度。我找到了一种使用 cmap 和使用的颜色数量（例如Discrete legend in seaborn heatmap plot）的方法。但是，我不知道这些颜色组的分配是如何完成的。

所以问题是，如果我使用 cmap 并强制 seaborn 仅使用一组离散的 colours=bins，数据如何分箱？如何手动设置？例如。在 R 的情况下，我可以将间隔设置为 0 到 800，步长为 100，并将其传递给“breaks”参数。

breaksList = seq(0, 800, by = 100)

如果我的比例是线性的，那么使用 cmap 和颜色数量非常简单，但如果我想让我的 bins=colorbar 对数或只是不等间距，我该怎么做？

举个具体的例子，我举个航班数据集的例子。左边是原始的默认图，右边，我选择 5 种颜色有 5 个 bin。那么这些箱子的边缘是如何定义的呢？我可以重置它们以便我拥有例如。箱子 0-200、200-300、300-400、400-600、600 以上？（我故意使用不相等的 bin 来表达我的意思。）

# choose 5 colours to create 5 bins
cmap = sns.color_palette('rocket', n_colors=5)

# run this without the cmap argument to get the first image
flights = sns.load_dataset("flights")
flights = flights.pivot("month", "year", "passengers")
ax = sns.heatmap(flights, cmap = cmap)

谢谢。

【问题讨论】：

标签： python r seaborn heatmap

【解决方案1】：

似乎 seaborn 中存在一个错误，导致以下想法无法正常工作，因此退回到纯 matplotlib：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.colors
import seaborn as sns
# choose 5 colours to create 5 bins
colors = sns.color_palette('rocket', 5)
levels = [0, 200, 300, 400, 600]
cmap, norm = matplotlib.colors.from_levels_and_colors(levels, colors, extend="max")

flights = sns.load_dataset("flights")
flights = flights.pivot("month", "year", "passengers")

fig, ax = plt.subplots()
im = ax.imshow(flights.values, cmap = cmap, norm=norm)
ax.set(xticks=range(flights.shape[1]), yticks=range(flights.shape[0]),
       xticklabels=flights.columns, yticklabels=flights.index)
ax.tick_params(axis="x", rotation=90)
fig.colorbar(im, ax=ax, spacing="propotional")

plt.show()

【讨论】：