具有相同单元大小的 Seaborn 相关热图答案

【问题标题】：Seaborn correlation heatmap with equal cell size具有相同单元大小的 Seaborn 相关热图
【发布时间】：2021-01-18 06:32:38
【问题描述】：

我正在使用 seaborn 绘制具有不同列数的各种相关矩阵。为了吸引眼球，我希望所有相关矩阵都具有相同的单元格大小。不幸的是，我无法通过参数化 seaborn 来做到这一点。这是一个最小的例子：

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

# Generate two random dataset
rs = np.random.RandomState(42)
d1 = pd.DataFrame(data=rs.normal(size=(100, 2)), columns=list(ascii_letters[:2]))
d2 = pd.DataFrame(data=rs.normal(size=(100, 4)), columns=list(ascii_letters[:4]))

f, ax = plt.subplots(1,2,figsize=(6, 6))
# Draw the heatmap
sns.heatmap(d1.corr(), vmax=.3, center=0, square=True, linewidths=.5, cbar_kws={"shrink": .5}, ax=ax[0])
sns.heatmap(d2.corr(), vmax=.3, center=0, square=True, linewidths=.5, cbar_kws={"shrink": .5}, ax=ax[1])
f.show()

产生：

但我想要：

【问题讨论】：

标签： python pandas matplotlib seaborn correlation

【解决方案1】：

您可以获取ax 的边界框并将其重新定位为所需的缩放因子：

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

# Generate two random dataset
rs = np.random.RandomState(42)
d1 = pd.DataFrame(data=rs.normal(size=(100, 2)), columns=list(ascii_letters[:2]))
d2 = pd.DataFrame(data=rs.normal(size=(100, 4)), columns=list(ascii_letters[:4]))

fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(6, 6))
# Draw the heatmap
sns.heatmap(d1.corr(), vmax=.3, center=0, square=True, linewidths=.5, cbar_kws={"shrink": .5}, ax=axes[0])
sns.heatmap(d2.corr(), vmax=.3, center=0, square=True, linewidths=.5, cbar_kws={"shrink": .5}, ax=axes[1])

dfs = [d1, d2]
max_cols = max([len(df.columns) for df in dfs])
for ax, df in zip(axes, dfs):
    len_col = len(df.columns)
    if len_col < max_cols:
        fac = len_col / max_cols
        bbox = ax.get_position()
        ax.set_position([bbox.x0 + (1 - fac) / 2 * bbox.width, bbox.y0 + (1 - fac) / 2 * bbox.height,
                         fac * bbox.width, fac * bbox.height])
fig.show()

以下是 2 到 6 列相关性的示例：

【讨论】：