【Python】绘制热力图seaborn.heatmap，cmap设置颜色的参数

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【Python】绘制热力图seaborn.heatmap，cmap设置颜色的参数

2023-09-10 10:22| 来源: 网络整理| 查看: 265

1. 参数详解

seaborn.heatmap

seaborn.heatmap(data, vmin=None, vmax=None, cmap=None, center=None, robust=False, annot=None, fmt='.2g', annotkws=None, linewidths=0, linecolor='white', cbar=True, cbarkws=None, cbar_ax=None, square=False, ax=None, xticklabels=True, yticklabels=True, mask=None, **kwargs)

data：矩阵数据集，可以使numpy的数组（array），如果是pandas的dataframe，则df的index/column信息会分别对应到heatmap的columns和rowsvmax,vmin, 图例中最大值和最小值的显示值，没有该参数时默认不显示linewidths,热力图矩阵之间的间隔大小cmap，热力图颜色ax，绘制图的坐标轴，否则使用当前活动的坐标轴。annot，annotate的缩写，annot默认为False，当annot为True时，在heatmap中每个方格写入数据。annot_kws，当annot为True时，可设置各个参数，包括大小，颜色，加粗，斜体字等： sns.heatmap(x, annot=True, ax=ax2, annot_kws={'size':9,'weight':'bold', 'color':'blue'}) fmt，格式设置，决定annot注释的数字格式，小数点后几位等；cbar : 是否画一个颜色条

cbar_kws : 颜色条的参数，关键字同 fig.colorbar，可以参考：matplotlib自定义colorbar颜色条-以及matplotlib中的内置色条。

mask，遮罩

使用时有两个小技巧，

（1）先用sns.set(font_scale)修改字体比例:

sns.set(font_scale=1.5)

（2）再用plt.rc对全图字体进行统一修改:

plt.rc('font',family='Times New Roman',size=12) 2. 颜色效果

cmap的参数如下：

Accent, Accent_r, Blues, Blues_r, BrBG, BrBG_r, BuGn, BuGn_r, BuPu, BuPu_r, CMRmap, CMRmap_r, Dark2, Dark2_r, GnBu(绿到蓝), GnBu_r, Greens, Greens_r, Greys, Greys_r, OrRd（橘色到红色）, OrRd_r, Oranges, Oranges_r, PRGn, PRGn_r, Paired, Paired_r, Pastel1, Pastel1_r, Pastel2, Pastel2_r, PiYG, PiYG_r, PuBu, PuBuGn, PuBuGn_r, PuBu_r, PuOr, PuOr_r, PuRd, PuRd_r, Purples, Purples_r, RdBu, RdBu_r, RdGy, RdGy_r, RdPu, RdPu_r, RdYlBu, RdYlBu_r, RdYlGn, RdYlGn_r, Reds, Reds_r, Set1, Set1_r, Set2, Set2_r, Set3, Set3_r, Spectral, Spectral_r, Wistia（蓝绿黄）, Wistia_r, YlGn, YlGnBu, YlGnBu_r, YlGn_r, YlOrBr, YlOrBr_r, YlOrRd（红橙黄）, YlOrRd_r, afmhot, afmhot_r, autumn, autumn_r, binary, binary_r, bone, bone_r, brg, brg_r, bwr, bwr_r, cividis, cividis_r, cool, cool_r, coolwarm（蓝到红）, coolwarm_r, copper（铜色）, copper_r, cubehelix, cubehelix_r, flag, flag_r, gist_earth, gist_earth_r, gist_gray, gist_gray_r, gist_heat, gist_heat_r, gist_ncar, gist_ncar_r, gist_rainbow, gist_rainbow_r, gist_stern, gist_stern_r, gist_yarg, gist_yarg_r, gnuplot, gnuplot2, gnuplot2_r, gnuplot_r, gray, gray_r, hot, hot_r（红黄）, hsv, hsv_r, icefire, icefire_r, inferno, inferno_r, jet, jet_r, magma, magma_r, mako, mako_r, nipy_spectral, nipy_spectral_r, ocean, ocean_r, pink, pink_r, plasma, plasma_r, prism, prism_r, rainbow, rainbow_r, rocket, rocket_r, seismic, seismic_r, spring, spring_r, summer (黄到绿), summer_r (绿到黄), tab10, tab10_r, tab20, tab20_r, tab20b, tab20b_r, tab20c, tab20c_r, terrain, terrain_r, twilight, twilight_r, twilight_shifted, twilight_shifted_r, viridis, viridis_r, vlag, vlag_r, winter, winter_r

示范如下：

cmap="YlGnBu"：数字越大，颜色越深

cmap="YlGnBu_r"：数字越大，颜色越浅

cmap="hot"：黄色到红色，数字越大，颜色越浅

cmap="hot_r"：红色到黄色，数字越大，颜色越深

cmap="OrRd"：深红色到浅红色，类似“Oranges”。

cmap="autumn"：黄色到红色

cmap="greens"：绿色，数字越大，颜色越深

cmap="viridis"：黄到蓝

cmap="greys"：灰色

cmap="Purples"：紫色

cmap="rainbow"：彩虹色

cmap="gist_rainbow"：彩虹色

将colormap置于特定值的中心（参考链接）：

>>> ax = sns.heatmap(flights, center=flights.loc["January", 1955])

使用遮罩绘制矩阵中的一部分

>>> corr = np.corrcoef(np.random.randn(10, 200)) >>> mask = np.zeros_like(corr) >>> mask[np.triu_indices_from(mask)] = True >>> with sns.axes_style("white"): ... ax = sns.heatmap(corr, mask=mask, vmax=.3, square=True)

np.zeros_like() 返回一个零数组，其形状和类型与给定的数组相同；

np.triu_indices_from(mask) 返回数组上三角形的索引。