如何使用多个颜色图创建热图？

Question

如下图所示，我正在寻找一种简单的方法将两个或多个热图合并为一个，即具有多个颜色图的热图。

这个想法是将每个单元分成多个子单元。我找不到任何已经实现了这种可视化功能的python库。有人知道（至少）接近这个吗？

Answer 1

您可以重组数组，以使实际数据之间具有空列，然后创建一个带掩码的数组以绘制具有透明性的热图。这是添加空列的一种方法（可能不是最好的方法）：

arr1 = np.arange(20).reshape(4, 5)
arr2 = np.arange(20, 0, -1).reshape(4, 5)
filler = np.nan * np.zeros((4, 5))

c1 = np.vstack([arr1, filler]).T.reshape(10, 4).T
c2 = np.vstack([filler, arr2]).T.reshape(10, 4).T
c1 = np.ma.masked_array(c1, np.isnan(c1))
c2 = np.ma.masked_array(c2, np.isnan(c2))

plt.pcolormesh(c1, cmap='bone')
plt.pcolormesh(c2, cmap='jet')

您还可以使用np.repeat并将其他所有列屏蔽为@JohanC注释

c1 = np.ma.masked_array(np.repeat(arr1, 2, axis=1), np.tile([True, False], arr1.size))
c2 = np.ma.masked_array(np.repeat(arr2, 2, axis=1), np.tile([False, True], arr2.size))

Answer 2

可以逐列绘制热图。白色网格线可以标记单元格边界。

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

a = np.random.random((5, 6))
b = np.random.random((5, 6))
vmina = a.min()
vminb = b.min()
vmaxa = a.max()
vmaxb = b.max()

fig, (ax1, ax2, ax3) = plt.subplots(ncols=3, figsize=(10,3), gridspec_kw={'width_ratios':[1,1,2]})

ax1.imshow(a, cmap='Reds', interpolation='nearest', origin='lower', vmin=vmina, vmax=vmaxa)
ax1.set_xticks(np.arange(.5, a.shape[1]-1, 1), minor=True)
ax1.set_yticks(np.arange(.5, a.shape[0]-1, 1), minor=True)

ax2.imshow(b, cmap='Blues', interpolation='nearest', origin='lower', vmin=vminb, vmax=vmaxb)
ax2.set_xticks(np.arange(.5, a.shape[1]-1, 1), minor=True)
ax2.set_yticks(np.arange(.5, a.shape[0]-1, 1), minor=True)

for i in range(a.shape[1]):
    ax3.imshow(a[:,i:i+1], extent=[2*i-0.5, 2*i+0.5, -0.5, a.shape[0]-0.5 ],
               cmap='Reds', interpolation='nearest', origin='lower', vmin=vmina, vmax=vmaxa)
    ax3.imshow(b[:,i:i+1], extent=[2*i+0.5, 2*i+1.5, -0.5, a.shape[0]-0.5 ],
               cmap='Blues', interpolation='nearest', origin='lower', vmin=vminb, vmax=vmaxb)
ax3.set_xlim(-0.5, 2*a.shape[1] -0.5 )
ax3.set_xticks(np.arange(1.5, 2*a.shape[1]-1, 2), minor=True)
ax3.set_yticks(np.arange(.5, a.shape[0]-1, 1), minor=True)

for ax in (ax1, ax2, ax3):
    ax.grid(color='white', which='minor', lw=2)
    ax.set_xticks([])
    ax.set_yticks([])
    ax.tick_params(axis='both', which='both', size=0)

plt.show()

PS：如果简洁是一个重要因素，则可以忽略所有装饰，细节和比较：

# import numpy as np
# from matplotlib import pyplot as plt

a = np.random.random((5, 6))
b = np.random.random((5, 6))
norma = plt.Normalize(vmin=a.min(), vmax=a.max())
normb = plt.Normalize(vmin=b.min(), vmax=b.max())

for i in range(a.shape[1]):
    plt.imshow(a[:, i:i + 1], extent=[2*i-0.5, 2*i+0.5, -0.5, a.shape[0]-0.5], cmap='Reds', norm=norma)
    plt.imshow(b[:, i:i + 1], extent=[2*i+0.5, 2*i+1.5, -0.5, a.shape[0]-0.5], cmap='Blues', norm=normb)
plt.xlim(-0.5, 2*a.shape[1]-0.5)
# plt.show()