python - 使用 matplotlib 在 Python 中绘制颜色不匹配的相关图

Question

我正在使用 matplotlib 在 python 中绘制数据的相关性。高度相关的数据应该是深红色，但在我的例子中它是黄色的。怎么解决？

我的相关数据是这样的:

我的代码是这样的:

def plot_corr(df, size=11):

"""\
Function plots a graphical correlation matrix for each pair of columns in the dataframe.

Input:
    df: pandas Dataframe
    size: vertical and horizontal size of the plot

Displays:
    matrix of correlation between columns. Blue-cyan-yellow-red-darkred => less to more correlated
                                           0 ------------------------> 1
                                           Expect a darkred line running from top left to bottom right
"""
corr = df.corr()    #data frame correlation function
fig, ax = plt.subplots(figsize=(size,size))
ax.matshow(corr)    # color code  the rectangles by correlation value
plt.xticks(range(len(corr.columns)), corr.columns)   # draw x tick marks
plt.yticks(range(len(corr.columns)), corr.columns)   # draw y tick marks

我的输出是这样的:

Answer 1

Matplotlib 将默认颜色图从“jet”更改为“viridis”，第一个将最高值映射为深红色，第二个映射为亮黄色。

这一变化并不是无缘无故的，新的颜色图比旧的颜色图有许多优点(如果您对其原因感兴趣，请参阅此 github issue 。

一种可能性是保持默认值不受干扰，并可能更改描述颜色范围的部分中的文档字符串...

    """\
...
Displays:
    matrix of correlation between columns. Blue-teal-green-yellow => less to more correlated
                                           0 ------------------------> 1
                                           Expect a bright yellow line running from top left to bottom right.
    """

另一种方法是明确提及您要使用的颜色图

def plot_corr(df, size=11):
    ...
    import matplotlib.cm as cm
    ...
    plt.matshow(corr, cmap=cm.jet)
    ...

最后一种可能性是恢复全部 Matplotlib 之前的默认值，无论是在调用程序的级别

plt.style.use('classic')

或在函数级别

    ...
    with plt.style.context('default'):
        plt.matshow(corr)
        ...