如何设置两个包含热图的水平子图，使它们不共享色阶？答案

【问题标题】：How to setup Plotly two horizontal subplots containing heatmaps so that they don't share a colorscale?如何设置两个包含热图的水平子图，使它们不共享色阶？
【发布时间】：2017-02-18 07:52:45
【问题描述】：

我有两个热图。它们的值具有完全不同的比例，因此不应共享色标。我试图创建一个带有两个子图（水平排列）的情节图，并将我的每个热图放入其中一个子图中。但是，这两个热图在右侧的热图右侧共享相同的色阶。色阶显示两组标签相互重叠。我想看到的是有两个色标，每个热图的右侧都有一个。

我的代码如下。有人看到这里有问题吗？

fig = plotly.tools.make_subplots(rows=1, cols=2)

fig.append_trace(mm, 1, 1)
fig.append_trace(sm, 1, 2)

plotly.offline.iplot(fig)

我尝试将share_xaxes 和share_yaxes 显式设置为False。没有帮助。

【问题讨论】：

标签： ipython-notebook jupyter-notebook plotly

【解决方案1】：

您可以明确指定颜色条的x position，请参见下面的示例。

笔记本上的图看起来更好，也许还应该移动正确的情节？

import plotly.plotly as py
import plotly.graph_objs as go
import plotly
plotly.offline.init_notebook_mode()

mm = go.Heatmap(
        z=[[1, 20, 30],
           [20, 1, 60],
           [30, 60, 1]],
        colorbar = dict(x=0.45), 
    colorscale='Viridis'
    )
sm = go.Heatmap(
        z=[[1, 2, 3],
           [2, 1, 6],
           [3, 6, 1]]
    )
fig = plotly.tools.make_subplots(rows=1, cols=2)
fig.append_trace(mm, 1, 1)
fig.append_trace(sm, 1, 2)

plotly.offline.iplot(fig)

【讨论】：

非常感谢@maximilian-peters 的回答（不确定如何在此处引用stackoverflow 用户名）。我遵循了您使用 colorbar.x 的建议，效果很好。 0.45 的定位也很好。如果两个热图碰巧共享 y 轴，那么我们可以使用 share_yaxes=True 以便热图 #1 的颜色条不会与热图 #2 的 y 轴重叠。然后，对于热图#2 的颜色条，我使用1.0 作为它的x 位置，这似乎与热图和两对颜色条之间的距离相匹配。
不确定对马克西米利安彼得斯的引用是否有效@maximilian-peters 谢谢伙计！

【解决方案2】：

我找到了这个解决方案：对于 3 个热图，我创建了一个由 6 个框组成的网格，以便手动将每个热图的颜色条放在一边：

fig = make_subplots(rows=1, cols=6,
                    subplot_titles=("Web", "Magasin", "Email"),
                    specs=[[{}, None, {}, None, {}, None]],
                    shared_yaxes=True)

然后我通过定义每个颜色条来绘制热图：

fig.add_trace(go.Heatmap(
    z=df_web.values,
    x=df_web.columns.tolist(),
    y=df_web.index.tolist(),
    colorscale='RdBu',
    reversescale=True,
    colorbar = dict(x=0.27, title='Nb moyen', thickness=15)), row=1, col=1
)

fig.add_trace(go.Heatmap(
    z=df_mag.values,
    x=df_mag.columns.tolist(),
    y=df_mag.index.tolist(),
    colorscale='RdBu',
    reversescale=True,
    colorbar = dict(x=0.62, title='Nb moyen', thickness=15)), row=1, col=3
)

fig.add_trace(go.Heatmap(
    z=df_email.values,
    x=df_email.columns.tolist(),
    y=df_email.index.tolist(),
    colorscale='RdBu',
    reversescale=True,
    colorbar = dict(x=0.97, title='Nb moyen', thickness=15)), row=1, col=5
)

最后我定义了位置：

fig.update_layout(title_text='Répartition par jour et heure', title_x=0.5,
                height=250, margin=dict(l=0,r=0,b=50,t=25),
                xaxis=dict(
        domain=[0, 0.27]
    ),
    xaxis2=dict(
        domain=[0.35, 0.62]
    ),
    xaxis3=dict(
        domain=[0.7, 0.97]
    ))

结果：

【讨论】：