python - 奇怪的 cmap background_gradient 行为

Question

我发现并正在使用@mrandrewandrade great answer当我注意到 background_gradient() 中使用的颜色映射未针对 CHAS 数据。B 数据中的某些值似乎也受到了影响。

它在传递给 background_gradient(cmap, axis=1) 命令的轴中是正确的，但在另一个轴中不是。如果您将该行更改为 axis=0，行轴将起作用。所有其他表格单元格似乎都可以正常计算。

谁能帮我解决这个问题，我对发生了什么以及如何避免它感到困惑？

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# load Boston housing data into a dataframe
from sklearn.datasets import load_boston
boston = load_boston()
bos = pd.DataFrame(boston.data, columns=boston.feature_names)
bos['MEDV'] = boston.target
bos.head()

# using a styled panda's dataframe from https://stackoverflow.com/a/42323184/1215012
cmap = 'coolwarm'

def magnify():
    return [dict(selector="th", props=[("font-size", "7pt")]),
            dict(selector="td", props=[('padding', "0em 0em")]),
            dict(selector="th:hover", props=[("font-size", "12pt")]),
            dict(selector="tr:hover td:hover", 
                 props=[('max-width', '200px'), ('font-size', '12pt')])
]

corr.style.background_gradient(cmap, axis=1)\
    .set_properties(**{'max-width': '80px', 'font-size': '10pt'})\
    .set_caption("Hover to magify")\
    .set_precision(2)\
    .set_table_styles(magnify())

为了帮助突出这里的问题，绘制了与 seaborn 热图相同的数据:

# calculating and plotting the correlation coeff's using a seaborn heatmap
corr = bos.corr()
sns.heatmap(corr, xticklabels=corr.columns, yticklabels=corr.columns, cmap='coolwarm')

Answer 1

我遇到了同样的问题，发现了这个问题。 This answer解决了我的问题。

简而言之，似乎没有办法使用实际的 backgroud_gradient DataFrame 方法，但并不太复杂，无法通过自定义函数实现您想要的效果。