如何在热图中设置中心颜色

Question

我想在seaborn中绘制一个热图。我的代码如下：

plt.rcParams['font.size'] = 13
plt.rcParams['font.weight'] = 'bold'
my_dpi=96
fig, ax = plt.subplots(figsize=(800/my_dpi, 600/my_dpi), dpi=my_dpi, facecolor='black')
rdgn = sns.diverging_palette(h_neg=130, h_pos=10, s=99, l=55, sep=3)
sns.heatmap(df, cmap=rdgn, center=0.00, annot=True, fmt ='.2%', linewidths=1.3, linecolor='black', cbar=False, ax=ax)
plt.savefig('./image/image.png', dpi=96, facecolor='black')

结果如下： enter image description here

我希望集合0为白色，而值> 0为红色，而值<0为绿色。但是热图中的中心无效。

顺便说一句，如何设置颜色不对称。因为我数据中的最小值是-0.34，最大值是1.31。我想将0设置为白色，将-0.34设置为最绿色，将1.31设置为最红色。

Answer 1

看起来seaborn.heatmap的vmin和vmax parameters可能会帮助您：

sns.heatmap(df, cmap=rdgn, annot=True, fmt ='.2%', linewidths=1.3,
            linecolor='black', cbar=False, ax=ax, 
            vmin=-0.34, vmax=1.31)

但是，似乎没有办法将非发散的颜色贴图的中心也设置为0，因此，如果这是必需的功能，则不能使用seaborn.heatmap。最好的办法是设置vmin = -vmax，这至少会使中心变白。

看来您可能有分歧的数据（没有硬限制），在这种情况下，您可以考虑使用divergent color maps之一（在这种情况下，您需要使用center=0而不是{{ 1}}）。

Answer 2

center将需要使 居中的内容。因此，您需要一个色图，而不是调色板（它是颜色的列表）。 Seaborn在这种情况下提供了as_cmap参数

sns.diverging_palette(..., as_cmap=True)

或者，您当然可以使用任何其他matplotlib颜色图，或指定您的自定义颜色图。

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

data = np.linspace(-0.34, 1.31, 100).reshape(10,10)

fig, ax = plt.subplots()
rdgn = sns.diverging_palette(h_neg=130, h_pos=10, s=99, l=55, sep=3, as_cmap=True)
sns.heatmap(data, cmap=rdgn, center=0.00, annot=True, fmt ='.0%', 
            linewidths=1.3, linecolor='black', cbar=True, ax=ax)

plt.show()

如果要使颜色映射表居中而不是居中，则不能使用center。而是matplotlib.colors.DivergingNorm。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.colors import DivergingNorm
import seaborn as sns

data = np.linspace(-0.34, 1.31, 100).reshape(10,10)

fig, ax = plt.subplots()
rdgn = sns.diverging_palette(h_neg=130, h_pos=10, s=99, l=55, sep=3, as_cmap=True)
divnorm = DivergingNorm(vmin=data.min(), vcenter=0, vmax=data.max())
sns.heatmap(data, cmap=rdgn, norm=divnorm, annot=True, fmt ='.0%', 
            linewidths=1.3, linecolor='black', cbar=True, ax=ax)

plt.show()

在这里，完整的颜色图将被压缩为绿色部分，并被拉伸为红色部分。