如何在Seaborn FacetGrid中制作热图正方形

Question

我正在使用Seaborn的FacetGrid类使用heatmap函数绘制一组矩阵，也来自Seaborn。但是，我无法调整这些子图的纵横比。这是一个例子：

import seaborn as sns
import numpy as np
import pandas as pd

# Generate a set of sample data
np.random.seed(0)
indices = pd.MultiIndex.from_product((range(5), range(5), range(5)), names=('label0', 'label1', 'label2'))
data = pd.DataFrame(np.random.uniform(0, 100, size=len(indices)), index=indices, columns=('value',)).reset_index()

def draw_heatmap(*args, **kwargs):
    data = kwargs.pop('data')
    d = data.pivot(index=args[1], columns=args[0], values=args[2])
    sns.heatmap(d, **kwargs)

fg = sns.FacetGrid(data, col='label0')
fg.map_dataframe(draw_heatmap, 'label1', 'label2', 'value', cbar=False)

产生这张图片：

注意矩阵图的元素是矩形的，而不是方形的。如果我制作了一个地块（没有FacetGrid），我可以将选项square=True传递给sns.heatmap以使地块成为正方形。但是，如果我把它放在map_dataframe的参数中，我会得到这个结果：

fg = sns.FacetGrid(data, col='label0')
fg.map_dataframe(draw_heatmap, 'label1', 'label2', 'value', cbar=False, square=True)

即使FacetGrid的默认宽高比为1，看起来轴对于数据来说太大了。（并且在构造aspect=1时明确设置FacetGrid帮助。）

有什么方法可以解决这个问题吗？

Answer 1

当您设置aspect FacetGrid参数时，不仅要考虑轴限制，还要考虑轴标签和标题的大小和位置，以计算正确的轴几何。因此热图是矩形。

要调整二次热图和轴，您可以使用函数set_bbox手动设置校正的轴边界框位置。

另一种方式有点棘手。具有第二个参数ax.set_aspect的函数box_forced将尝试调整热图和轴。 但是，要完全删除保留灰色边框，您可以通过根据图形面颜色设置轴背景颜色来隐藏它，如下所示：

import seaborn as sns
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pylab as plt

# Generate a set of sample data
np.random.seed(0)
indices = pd.MultiIndex.from_product((range(5), range(5), range(5)),
 names=('label0', 'label1', 'label2'))
data = pd.DataFrame(np.random.uniform(0, 100, size=len(indices)),
 index=indices, columns=('value',)).reset_index()

def draw_heatmap(*args, **kwargs):
    data = kwargs.pop('data')
    d = data.pivot(index=args[1], columns=args[0], values=args[2])
    sns.heatmap(d, **kwargs)

fg = sns.FacetGrid(data, col='label0')
fg.map_dataframe(draw_heatmap, 'label1', 'label2', 'value', cbar=False, square = True)
# get figure background color
facecolor=plt.gcf().get_facecolor()
for ax in fg.axes.flat:
    # set aspect of all axis
    ax.set_aspect('equal','box-forced')
    # set background color of axis instance
    ax.set_axis_bgcolor(facecolor)
plt.show()

结果：

Answer 2

您可以在代码中使用square=True参数代替该参数：

fg.map_dataframe(draw_heatmap, 'label1', 'label2', 'value', cbar=False, square=True)