在背景图片上绘制 seaborn 热图答案

【问题标题】：Plotting seaborn heatmap on top of a background picture在背景图片上绘制 seaborn 热图
【发布时间】：2018-04-29 21:43:42
【问题描述】：

我正在 Jupyter 中通过 seaborn 创建一个热图，以显示选择某个坐标点的人数。我目前有使用以下代码创建的热图

cm = metrics.confusion_matrix(yVals, xVals)
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,10))
sns.heatmap(cm, annot=True, fmt="0.3f", linewidth=0.5, cbar=False,
              cmap="Reds", square=True, ax=ax)
plt.show()

我的问题是如何在背景图像上绘制此热图，并使热图中的方块越接近 0 越透明，以便更多地显示背景图像？还有没有办法让热图上的索引从 1 而不是 0 开始？

如果需要查看图片的外观，这里还有图片链接。

【问题讨论】：

您需要在坐标轴上添加一个 imshow 较低的 zorder 绘图，并为热量使用自定义颜色图，其中 alpha 小于 1。一般来说，使用 matplotlib 而不是 seaborn 创建热图可能会使您拥有的选项更加透明，请参阅this example。

标签： python matplotlib jupyter seaborn

【解决方案1】：

您还需要缩放/翻转图像，以便将它们绘制在一起，因为地图的分辨率可能比热图要精细得多。我们让 Seaborn 进行调整工作，然后将其匹配到显示地图的 imshow 中。

您可以修改或创建一个颜色图以使透明度接近 0，我将代码保留在其中以向您展示如何操作，但结果图并不理想，因为我无法在高温位置读取该图。如图所示，整个热图是半透明的。

留给读者：更改标记以引用地图坐标，而不是热图索引。

# add alpha (transparency) to a colormap
import matplotlib.cm from matplotlib.colors 
import LinearSegmentedColormap 
wd = matplotlib.cm.winter._segmentdata # only has r,g,b  
wd['alpha'] =  ((0.0, 0.0, 0.3), 
               (0.3, 0.3, 1.0),
               (1.0, 1.0, 1.0))

# modified colormap with changing alpha
al_winter = LinearSegmentedColormap('AlphaWinter', wd) 

# get the map image as an array so we can plot it 
import matplotlib.image as mpimg 
map_img = mpimg.imread('tunis.png') 

# making and plotting heatmap 
import numpy.random as random 
heatmap_data = random.rand(8,9) 

import seaborn as sns; sns.set()

hmax = sns.heatmap(heatmap_data,
            #cmap = al_winter, # this worked but I didn't like it
            cmap = matplotlib.cm.winter,
            alpha = 0.5, # whole heatmap is translucent
            annot = True,
            zorder = 2,
            )

# heatmap uses pcolormesh instead of imshow, so we can't pass through 
# extent as a kwarg, so we can't mmatch the heatmap to the map. Instead, 
# match the map to the heatmap:

hmax.imshow(map_img,
          aspect = hmax.get_aspect(),
          extent = hmax.get_xlim() + hmax.get_ylim(),
          zorder = 1) #put the map under the heatmap

from matplotlib.pyplot import show 
show()

【讨论】：

值得一票。可以改进代码以不产生SyntaxError。

【解决方案2】：

import matplotlib
matplotlib.use('TkAgg')
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.image as mpimg 

file = "./iris.csv"
df = pd.read_csv(file)
import seaborn as sns
map_img = mpimg.imread('1538287373.02485_image.png') 
 # Custom it with the same argument as 1D density plot
hmax = sns.kdeplot(df.sepal_width, df.sepal_length, cmap="Reds", shade=True, bw=.15)
hmax.collections[0].set_alpha(0)

plt.imshow(map_img, zorder=0, extent=[0.5, 8.0, 1.0, 7.0])
plt.show()

【讨论】：