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我在 seaborn (sns.heatmap) 中使用热图来显示二进制值 true/false 的矩阵。它工作得很好,但颜色条如预期的那样显示了 0-1 的值范围(实际上只有两种颜色)。
有什么办法可以将其更改为显示真/假颜色的图例?我在文档中找不到任何内容
https://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.heatmap.html
例子:
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'a':[False,True,False,True,True,True],
'b':[False,False,False,False,True,False],
'c':[False,True,True,False,True,True],
'd':[False,True,False,True,True,True],
'e':[False,True,True,False,False,True],
'f':[False,True,False,False,True,True]})
# Set up the matplotlib figure
f, ax = plt.subplots(figsize=(13, 13))
# Generate a custom diverging colormap
cmap = sns.diverging_palette(300, 180, as_cmap=True)
# Draw the heatmap with the mask and correct aspect ratio
_ = sns.heatmap(df, cmap=cmap, center=0, square=True, linewidths=.5, cbar_kws={"shrink": .5})
最佳答案
这是一个使用一些随机数据的解决方案(在您将数据包含在帖子中之前对此进行处理)。该解决方案适用于来自 this 的问题链接。
from matplotlib.colors import LinearSegmentedColormap
import numpy as np
import random
import seaborn as sns
sns.set()
# Generate data
uniform_data = np.array([random.randint(0, 1) for _ in range(120)]).reshape((10, 12))
# Define colors
colors = ((1.0, 1.0, 0.0), (1, 0.0, 1.0))
cmap = LinearSegmentedColormap.from_list('Custom', colors, len(colors))
ax = sns.heatmap(uniform_data, cmap=cmap)
# Set the colorbar labels
colorbar = ax.collections[0].colorbar
colorbar.set_ticks([0.25,0.75])
colorbar.set_ticklabels(['0', '1'])
输出
应用于您的问题:
# Set up the matplotlib figure
f, ax = plt.subplots(figsize=(8, 8))
colors = ["gray", "lightgray"]
cmap = LinearSegmentedColormap.from_list('Custom', colors, len(colors))
# Draw the heatmap with the mask and correct aspect ratio
_ = sns.heatmap(df, cmap=cmap,square=True, linewidths=.5, cbar_kws={"shrink": .5})
# Set the colorbar labels
colorbar = ax.collections[0].colorbar
colorbar.set_ticks([0.25,0.75])
colorbar.set_ticklabels(['0', '1'])
输出
关于python - 有什么方法可以将 seaborn 中的颜色条 (cbar) 更改为图例(对于二进制热图)?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/52364815/
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