python - 使用两种颜色为 seaborn 热图中的不同行着色，将行分成两部分

Question

我有以下数据框:

fruits={'fruit':['apple1','apple2','banana1','banan2','peach1','peach2'],'1':[0,0,0,1,0,1],'2':[1,1,0,1,1,1],'3':[1,1,1,1,0,0],'4':[0,1,1,1,1,1]}
df_fruits=pd.DataFrame(data=fruits)
df_fruits=df_fruits.set_index('fruit')


>>>     1   2   3   4
fruit               
apple1  0   1   1   0
apple2  0   1   1   1
banana1 0   0   1   1
banan2  1   1   1   1
peach1  0   1   0   1
peach2  1   1   0   1

我正在尝试创建某种热图，因此如果值为 1，它将获得颜色，如果为零，则将获得灰色。除此之外，这就是问题所在，我想给所有的水果加上第一颜色为蓝色，所有第二颜色为绿色的水果。我尝试使用提到的脚本 here但是我在不需要的位置的单元格上得到了白线，将每一行分成两行:

N_communities = df_fruits.index.size
N_cols = df_fruits.columns.size
cmaps = ['Blues','Greens','Blues','Greens','Blues','Greens','Blues','Greens','Blues','Greens','Blues','Greens','Blues','Greens','Blues','Greens','Blues','Greens','Blues','Greens','Blues','Greens','Blues','Greens','Blues','Greens','Blues','Greens','Blues','Greens']

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,8))

for i,((idx,row),cmap) in enumerate(zip(df_fruits.iterrows(), cmaps)):
    ax.imshow(np.vstack([row.values, row.values]), aspect='equal', extent=[-0.5,N_cols-0.5,i,i+1], cmap=cmap)
    for j,val in enumerate(row.values):
        vmin, vmax = row.agg(['min','max'])
        vmid = (vmax-vmin)/2
        #if not np.isnan(val):
            #ax.annotate(val, xy=(j,i+0.5), ha='center', va='center', color='black' if (val<=vmid or vmin==vmax) else 'white')
ax.set_ylim(0,N_communities)

ax.set_xticks(range(N_cols))
ax.set_xticklabels(df_fruits.columns, rotation=90, ha='center')

ax.set_yticks(0.5+np.arange(N_communities))
ax.set_yticklabels(df_fruits.index)
ax.set_ylabel('Index')
ax.hlines([2,4],color="black" ,*ax.get_xlim())
ax.invert_yaxis()

fig.tight_layout()

如您所见，看起来苹果 1 有两行，苹果 2 有两行，依此类推，而我想每行各有一行。我曾尝试调整范围，但无法摆脱这些线条。

我的最终目标 - 在热图中为数据框中的每一行保留一行，当水果以 1 结束时是蓝色，以 2 结束的水果是绿色(仅当值为 1 时)。如果值为零，它将显示为灰色。

编辑:我已经按照建议使用了 ax.grid(False) 但仍然不好，因为线条消失了。我还发现绘图是错误的:

如您所见，“banana2”行本应为绿色，但实际上是白色。

Answer 1

您可以使用 sns.heatmap 的 mask 选项:

mask: If passed, data will not be shown in cells where mask is True. Cells with missing values are automatically masked.

因此，要绘制蓝色 fruit1 方 block ，屏蔽 fruit2 值，反之亦然。

fruit1/fruit2 热图可以通过保存轴句柄 ax 并用 ax=ax 重复使用来绘制在一起:

import pandas as pd
import seaborn as sns

fruits = {'fruit':['apple1','apple2','banana1','banana2','peach1','peach2'],'1':[0,0,0,1,0,1],'2':[1,1,0,1,1,1],'3':[1,1,1,1,0,0],'4':[0,1,1,1,1,1]}
df_fruits = pd.DataFrame(data=fruits)
df_fruits = df_fruits.set_index('fruit')

# *** this line is needed for seaborn 0.10.1 (not needed for 0.11.1) ***
df_fruits = df_fruits.astype('float')

# common settings: linewidths for grid lines, hide colorbar, set square aspect
kwargs = dict(linewidths=1, cbar=False, square=True)

# plot initial gray squares and save heatmap handle as ax
ax = sns.heatmap(df_fruits, cmap='Greys_r', alpha=0.2, **kwargs)

# iterate ending:cmap pairs
cmaps = {'1': 'Blues_r', '2': 'Greens_r'}
for ending, cmap in cmaps.items():
    
    # create mask for given fruit ending
    mask = df_fruits.apply(
        lambda x: x if x.name.endswith(ending) else 0,
        result_type='broadcast',
        axis=1,
    ).eq(0)
    
    # plot masked heatmap on reusable ax
    sns.heatmap(df_fruits, mask=mask, cmap=cmap, ax=ax, **kwargs)