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同樣的問題heatmap-like plot, but for categorical variables,但是改爲使用的R Python和seaborn分類變量:熱圖式情節,但對於seaborn
想象我有以下數據框:
df = pd.DataFrame({"John":"No Yes Maybe".split(),
"Elly":"Yes Yes Yes".split(),
"George":"No Maybe No".split()},
index="Mon Tue Wed".split())
現在我想繪製一張熱圖併爲每個單元格對應的值着色。例如,「是」,「否」,「可能」變成「綠色」,「灰色」,「黃色」。圖例應該有這三種顏色和相應的值。
我自己用以下方式解決了這個問題。我似乎無法通過一個分級的色彩映射到seaborn的熱圖,所以不是我更換所有文字由數字和重建使用seaborn內部事後即彩色地圖:
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib.patches as mpatches
# create dictionary with value to integer mappings
value_to_int = {value: i for i, value in enumerate(sorted(pd.unique(df.values.ravel())))}
f, ax = plt.subplots()
hm = sns.heatmap(df.replace(value_to_int).T, cmap="Pastel2", ax=ax, cbar=False)
# add legend
box = ax.get_position()
ax.set_position([box.x0, box.y0, box.width * 0.7, box.height])
legend_ax = f.add_axes([.7, .5, 1, .1])
legend_ax.axis('off')
# reconstruct color map
colors = plt.cm.Pastel2(np.linspace(0, 1, len(value_to_int)))
# add color map to legend
patches = [mpatches.Patch(facecolor=c, edgecolor=c) for c in colors]
legend = legend_ax.legend(patches,
sorted(value_to_int.keys()),
handlelength=0.8, loc='lower left')
for t in legend.get_texts():
t.set_ha("left")
我的問題:有沒有更簡潔的製作這張熱圖的方法?如果沒有,這可能是一個值得實施的功能,在這種情況下,我會將它發佈到seaborn問題跟蹤器上。
這將是更容易,如果你去生成是在你的格式一些示例數據的麻煩的人來回答。 – mwaskom
感謝您的快速回復!由於您的代碼有效,因此增加了一些示例數據 – inodb
,您能否非常清楚明確地表明您的問題是什麼? – tom10