调整 Seaborn 热图上的刻度设置答案

【问题标题】：Adjusting tick settings on Seaborn heatmap调整 Seaborn 热图上的刻度设置
【发布时间】：2017-07-13 13:03:01
【问题描述】：

我一直在尝试通过几种不同的方法调整热图的刻度设置，但均未成功。真正改变绘图设置的唯一方法是plt.xticks(np.arange(217, 8850, 85))，但即使在此方法中使用多个不同的区间，数据也会严重向右倾斜。

当刻度标签没有聚集在一起时（例如使用plt.xticks(np.arange(217, 8850, 500))），轴末端的最后一个刻度线不在最大值 8850 附近，我需要显示所有数据。

我正在尝试调整 x 和 y 上的这些刻度设置，以便查看完整范围的数据（Xmax：8848 Xmin：7200，Ymax：8848 Ymin:217），其间隔允许刻度标签可读。

热图图片：

第一张图片是plt.xticks(np.arange(217, 8850, 500)):

第二张图片是plt.xticks(np.arange(217, 8850, 85))：

第三个是原始热图：

 color = 'seismic'
 success_rate = (m['Ascents'] / ((m['Ascents']) + (m['Failed_Attempts'])))*100
 success_rate.fillna(0).astype(float)
 mm['success_rate'] = success_rate
 mm['success_rate'].round(2)
 vm = mm.pivot("Height(m)", "Prominence(m)", "success_rate")
 cPreference = sns.heatmap(vm, vmax = 100, cmap = color, cbar_kws= {'label': 'Success Rate of Climbs (%)'})
 cPreference = cPreference.invert_yaxis()


 """Methods I've Tried"""
 plt.xticks(np.arange(217, 8850, 1000)) """<< Only line that actually makes visible changes but data is skewed greatly"""

 cPreference.xaxis.set_ticks(np.arange(mm["Height(m)"].min(), mm["Height(m)"].max(), (mm["Height(m)"].max() - \
 mm["Height(m)"].min()) / 10))
 cPreference.yaxis.set_ticks(np.arange(mm["Prominence(m)"].min(), mm["Prominence(m)"].max(), (mm["Prominence(m)"].max() \
 - mm["Prominence(m)"].min()) / 10))

 sns.set_style("ticks", {"xtick.major.size" : 8, "ytick.major.size" : 8})

 plt.title("What is a good Mountain to Climb?")
 sns.plt.show()

【问题讨论】：

请您添加您得到的结果的图像吗？
刚刚上传！ @ViníciusAguiar

标签： python matplotlib seaborn

【解决方案1】：

cPreference = sns.heatmap(vm, vmax = 100, cmap = color, >>> xticklabels = 10, yticklabels = 5 <<<, cbar_kws={'label': 'Success Rate of Climbs (%)'})

通过将 xticklabels 或 yticklabels 设置为整数，它仍会绘制同一列，但只会显示该列中的每第 n 个项目。

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以通过设置自定义刻度定位器来手动指定刻度定位的行为，例如

from matplotlib import ticker
tick_locator = ticker.MaxNLocator(10)
ax.xaxis.set_major_locator(tick_locator)

这里是link 到许多选项的文档

【讨论】：