如何在一个图形中创建具有共享图例的多个seaborn热图？

Question

我想在一个图中创建多个（此处为两个）seaborn热图，其中热图具有不同的值范围，但应包含一个共享的图例。

以下代码在单个图形中创建两个热图，但是两个图的颜色编码不同。

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

df = pd.DataFrame(np.random.random((4,4)))
df2 = pd.DataFrame([1., .5, .9, .6])

fig, ax = plt.subplots(ncols=2, sharey=True)

sns_g = sns.heatmap(df, annot=True, yticklabels=True, ax=ax[0])
sns_g2 = sns.heatmap(df2, annot=True, cbar=False, ax=ax[1])

# fig.subplots_adjust(right=0.6)
# cbar_ax = fig.add_axes([1.1, 0.15, 0.05, .77])
# fig.colorbar(ax[1], cax=cbar_ax)

plt.tight_layout()

plt.show()

我在sns_g中包含了cbar = True只是为了表明两个图例表示不同的范围。我要明确创建两个图。

Answer 1

fig.colorbar需要一个ScalarMappable对象，而不是Axes。但是seaborn的API让您不必担心。

根据它的docs（我通过在seaborn.pydata.org中搜索“ heatmap”发现），函数签名为：

seaborn.heatmap(data, vmin=None, vmax=None, cmap=None, center=None,
                robust=False, annot=None, fmt='.2g', annot_kws=None, 
                linewidths=0, linecolor='white', cbar=True, cbar_kws=None, 
                cbar_ax=None, square=False, xticklabels='auto',
                yticklabels='auto', mask=None, ax=None, **kwargs)

因此，您要做的就是将相同的vmin和vmax值传递给两个热图，但是将cbar=False和cbar=True传递给另一个。

Answer 2

如果要手动创建颜色条，则可以在其网格中保留一个轴。使用vmin和vmax指定限制，并使用热图之一（例如axs[0].collections[0]）作为fig.colorbar的ScalarMappable输入。

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

df = pd.DataFrame(np.random.random((4,4)))
df2 = pd.DataFrame([1., .5, .9, .6])

vmin = min(df.values.min(), df2.values.min())
vmax = max(df.values.max(), df2.values.max())

fig, axs = plt.subplots(ncols=3, gridspec_kw=dict(width_ratios=[4,1,0.2]))

sns.heatmap(df, annot=True, cbar=False, ax=axs[0], vmin=vmin)
sns.heatmap(df2, annot=True, yticklabels=False, cbar=False, ax=axs[1], vmax=vmax)

fig.colorbar(axs[1].collections[0], cax=axs[2])

plt.show()