seaborn中具有类别值的热图

【问题标题】：Heatmap with category values in seabornseaborn中具有类别值的热图
【发布时间】：2021-12-30 21:09:39
【问题描述】：

我有以下数据框。

ID   Cat  V1 V2 V3
1     A    1  1  1
2     B    1  1  1
3     A    1  1  0
4     C    0  0  0

我想创建一个图（类似于热图），显示是否观察到 V1 到 V3 (1) (0)。此外，每个字段都应根据行的类别着色。例如Cat为A，则为红色；如果Cat为B，则为绿色；如果Cat 是C，它应该是蓝色的。
因此，在这种情况下，热图第一行中的所有方块都应为红色，第二行中的所有方块都应为绿色。

我想在 python 中使用 seaborn 或 matplotlib 来创建绘图。但是，我不知道情节的类型。

【问题讨论】：

标签： matplotlib seaborn

【解决方案1】：

可能存在较少涉及的方式。以下方法循环遍历类别；对于每个类别，热图都用相应的颜色填充。


import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.colors import ListedColormap
import seaborn as sns
import pandas as pd
import numpy as np
from io import StringIO

data_str = '''ID   Cat  V1 V2 V3
1     A    1  1  1
2     B    1  1  1
3     A    1  1  0
4     C    0  0  0'''
df = pd.read_csv(StringIO(data_str), delim_whitespace=True)
df = df.set_index('ID')
fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 6))
categories = ['A', 'B', 'C']
colors = ['crimson', 'lime', 'dodgerblue']
for cat, color in zip(categories, colors):
    df_cat = df[['V1', 'V2', 'V3']][df['Cat'] == cat].reindex(df.index, fill_value=0)
    df_cat[['V1', 'V2', 'V3']] = df_cat[['V1', 'V2', 'V3']].replace({0: np.nan})
    if not np.all(df_cat.isna()):
        sns.heatmap(data=df_cat, cmap=ListedColormap([color]), cbar=False, lw=1, alpha=1, ax=ax)
plt.show()

【讨论】：

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