Python seaborn.heatmap 手动定义类别答案

【问题标题】：Python seaborn.heatmap define categories manuallyPython seaborn.heatmap 手动定义类别
【发布时间】：2020-04-20 09:38:47
【问题描述】：

我目前正在做一个项目，我必须绘制热图并且需要手动将颜色编码的类别设置为 3 个固定值（低于 4->黄色，介于 4 和 5-> 橙色，高于 5- > 红色）。我该怎么做？这是一个最小的工作示例

import numpy as np
import seaborn as sns; sns.set()
m=[[4.09411765, 5.09411765, 6.09411765],[3.09411765, 4.09411765, 5.09411765], [2.09411765, 3.09411765, 4.09411765]]
m=np.matrix(m)
sns.heatmap(m,  annot=True)
plt.show()

非常感谢您。

【问题讨论】：

标签： python colors seaborn heatmap

【解决方案1】：

您可以创建一个ListedColormap。可以选择使用范围箭头绘制颜色条。

from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib.colors import ListedColormap
import numpy as np
import seaborn as sns; sns.set()

m = np.matrix([[4.09411765, 5.09411765, 6.09411765],
               [3.09411765, 4.09411765, 5.09411765],
               [2.09411765, 3.09411765, 4.09411765]])
sns.heatmap(m, annot=True, cmap=ListedColormap(['yellow', 'orange', 'r']), vmin=3, vmax=6,
            cbar_kws={'ticks': [4, 5], 'extend': 'both'})
plt.show()

【讨论】：

我还有一个问题。不幸的是，我不得不稍微修改您的代码（低于 3-> 黄色，介于 3 和 5-> 橙色，高于 5-> 红色）。现在似乎改变了不同图之间的颜色编码：''' sns.heatmap(m, annot=True, ax=ax, linewidths=.3, cmap=ListedColormap(['yellow', 'orange', 'r ']), vmin=2, vmax=6,cbar_kws={'ticks': [3, 5], 'extend': 'both'}) '''
使用..., vmin=1, vmax=7, cbar_kws={'ticks': [3, 5], 'extend': 'both'})。 ListedColormap 创建大小相等的区域。或者，您可以将橙色翻倍：..., cmap=ListedColormap(['yellow', 'orange', 'orange', 'r']), vmin=2, vmax=6, cbar_kws={'ticks': [3, 5], 'extend': 'both'})
非常感谢。我以不同的方式解决了它：我使用分类 (0,1,2) 创建了一个新数组，然后使用 np.imshow 进行着色并在其上绘制文本。有了这个，使用不同矩阵的循环就更容易了。 :)
你也可以试试tick1 = 3; tick2 = 5和..., cmap=ListedColormap(['yellow', 'orange', 'orange', 'r']), vmin=2*tick1-tick2, vmax=2*tick2-tick1, cbar_kws={'ticks': [tick1, tick2], 'extend': 'both'})