Question

我正在绘制Seaborn heatmap，并且想将y-axis刻度标签居中，但是找不到解决方法。 'va'上的yticks()文本属性似乎不可用。

考虑以下图片

我想将星期几与正方形行的中心对齐

代码以生成该图：

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

#Generate dummy data
startDate = '2017-11-25'
dateList = pd.date_range(startDate, periods=365).tolist()
df = pd.DataFrame({'Date': dateList,
                'Distance': np.random.normal(loc=15, scale=15, size=(365,))
              })
#set week and day
df['Week'] = [x.isocalendar()[1] for x in df['Date']]
df['Day'] = [x.isocalendar()[2] for x in df['Date']]

#create dataset for heatmap
#group by axis to plot
df = df.groupby(['Week','Day']).sum().reset_index()
#restructure for heatmap
data = df.pivot("Day","Week","Distance")

#configure the heatmap plot
sns.set()
fig, ax = plt.subplots(figsize=(15,6))
ax=sns.heatmap(data,xticklabels=1,ax = ax, robust=True, square=True,cmap='RdBu_r',cbar_kws={"shrink":.3, "label": "Distance (KM)"})
ax.set_title('Running distance', fontsize=16, fontdict={})

#configure the x and y ticks
plt.xticks(fontsize="9")
plt.yticks(np.arange(7),('Mon','Tue','Wed','Thu','Fri','Sat','Sun'), rotation=0, fontsize="10", va="center")

#set labelsize of the colorbar
cbar = ax.collections[0].colorbar
cbar.ax.tick_params(labelsize=10)

plt.show()

Answer 1

在+0.5中将np.arange(7)添加到plt.yticks中对我有用

plt.yticks(np.arange(7)+0.5,('Mon','Tue','Wed','Thu','Fri','Sat','Sun'), rotation=0, fontsize="10", va="center")

Answer 2

onno的解决方案适用于这种特定情况（矩阵型图通常在补丁中间带有标签），但也可以考虑以下更通用的方法来帮助您：

a）找出刻度线在哪里

pos, textvals = plt.yticks()
print(pos)

>>> [0.5 1.5 2.5 3.5 4.5 5.5 6.5]

当然，您可以在更新过程中直接使用这些职位：

plt.yticks(pos,('Mon','Tue','Wed','Thu','Fri','Sat','Sun'), 
    rotation=0, fontsize="10", va="center")

b）使用基于对象的API仅调整文本

pyplot命令xticks和yticks同时更新位置和文本。但是axis对象具有用于位置（ax.set_yticks(pos)）和文本（ax.set_yticklabels(labels)）的独立方法。

只要您知道要产生多少个标签（及其顺序），您甚至都无需考虑它们用于更新文本的位置。

ax.set_yticklabelss(('Mon','Tue','Wed','Thu','Fri','Sat','Sun'), 
    rotation=0, fontsize="10", va="center")

Answer 3

这是一个老问题，但我最近遇到了这个问题，发现这对我有用：

g = sns.heatmap(df)
g.set_yticklabels(labels=g.get_yticklabels(), va='center')

当然你也可以像在 OP 中那样定义 labels=myLabelList

Seaborn热图上y轴刻度的垂直对齐方式

3 个答案: