python - seaborn 热图获取颜色代码值数组

Question

我正在尝试获取与热图的每个单元格关联的颜色代码:

import seaborn as sns
import numpy as np
import matplotlib.cm as cm

hm = sns.heatmap(
np.random.randn(10,10),
cmap = cm.coolwarm)

# hm.<some function>[0][0] would return the color code of the cell indexed (0,0)

Answer 1

因为sns.heatmap返回的是一个matplotlib轴对象，所以我们不能直接使用hm。但是我们可以使用 cmap 对象本身来返回数据的 rgba 值。 编辑代码已更新以包含数据规范化。

from matplotlib.colors import Normalize

data = np.random.randn(10, 10)
cmap = cm.get_cmap('Greens')
hm = sns.heatmap(data, cmap=cmap)

# Normalize data
norm = Normalize(vmin=data.min(), vmax=data.max())
rgba_values = cmap(norm(data))

所有颜色现在都包含在 rgba_values 中。所以要获得热图中左上角方 block 的颜色，你可以简单地做

In [13]: rgba_values[0,0]
Out[13]: array([ 0.        ,  0.26666668,  0.10588235,  1.        ])

有关更多信息，请查看 Getting individual colors from a color map in matplotlib

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更新

要在调用 sns.heatmap 时使用 center 和 robust 关键字重新调整颜色图，您基本上只需重新定义 vmin 和 vmax。查看相关的 seaborn 源代码 ( http://github.com/mwaskom/seaborn/blob/master/seaborn/matrix.py#L202 )，下面对 vmin 和 vmax 的更改应该可以解决问题。

data = np.random.randn(10, 10)
center = 2
robust = False
cmap = cm.coolwarm
hm = sns.heatmap(data, cmap=cmap, center=center, robust=robust)

vmin = np.percentile(data, 2) if robust else data.min()
vmax = np.percentile(data, 98) if robust else data.max()
vmin += center
vmax += center

norm = Normalize(vmin=vmin, vmax=vmax)
rgba_values = cmap(norm(data))