我正在使用seaborn(sns.heatmap)中的热图来显示二进制值true / false的矩阵。它可以正常工作,但是按预期的颜色条显示的值范围是0-1(实际上只有两种颜色)。
是否可以将其更改为显示真/假颜色的图例?我在文档中找不到任何内容
https://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.heatmap.html
示例:
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'a':[False,True,False,True,True,True],
'b':[False,False,False,False,True,False],
'c':[False,True,True,False,True,True],
'd':[False,True,False,True,True,True],
'e':[False,True,True,False,False,True],
'f':[False,True,False,False,True,True]})
# Set up the matplotlib figure
f, ax = plt.subplots(figsize=(13, 13))
# Generate a custom diverging colormap
cmap = sns.diverging_palette(300, 180, as_cmap=True)
# Draw the heatmap with the mask and correct aspect ratio
_ = sns.heatmap(df, cmap=cmap, center=0, square=True, linewidths=.5, cbar_kws={"shrink": .5})
答案 0 :(得分:2)
这是使用一些随机数据的解决方案(在将数据包含在帖子中之前,请先进行处理)。该解决方案适用于通过this链接解决您的问题。
from matplotlib.colors import LinearSegmentedColormap
import numpy as np
import random
import seaborn as sns
sns.set()
# Generate data
uniform_data = np.array([random.randint(0, 1) for _ in range(120)]).reshape((10, 12))
# Define colors
colors = ((1.0, 1.0, 0.0), (1, 0.0, 1.0))
cmap = LinearSegmentedColormap.from_list('Custom', colors, len(colors))
ax = sns.heatmap(uniform_data, cmap=cmap)
# Set the colorbar labels
colorbar = ax.collections[0].colorbar
colorbar.set_ticks([0.25,0.75])
colorbar.set_ticklabels(['0', '1'])
输出
解决您的问题:
# Set up the matplotlib figure
f, ax = plt.subplots(figsize=(8, 8))
colors = ["gray", "lightgray"]
cmap = LinearSegmentedColormap.from_list('Custom', colors, len(colors))
# Draw the heatmap with the mask and correct aspect ratio
_ = sns.heatmap(df, cmap=cmap,square=True, linewidths=.5, cbar_kws={"shrink": .5})
# Set the colorbar labels
colorbar = ax.collections[0].colorbar
colorbar.set_ticks([0.25,0.75])
colorbar.set_ticklabels(['0', '1'])
输出