作者:cy45vsf | 来源:互联网 | 2023-01-31 13:07
所以我需要在seaborn中创建一些具有不同数据的热图.有些范围从0-100到一些+100到-100.我需要做的是在所有图表中保持颜色分级相同.因此,例如,我希望0以下的任何东西能够稳定地从深蓝色变为淡蓝色,而任何高于0的东西都会变得越来越暗,例如下面可怕的示例图表.
![在此输入图像描述](https://img.php1.cn/3cd4a/1e618/bdf/129913486c37ddf6.jpeg)
我需要的是下面没有显示的是流畅的颜色过渡,因为目前我还不完全确定seaborn是如何工作的,因为我刚刚列出了许多颜色 - 下面的代码
sns.heatmap(df.T, cmap=ListedColormap(['#000066','#000099','#0000cc','#1a1aff','#6666ff','#b3b3ff','#ffff00','#ffcccc','#ff9999','#ff6666','#ff3333','#ff0000']), annot=False)
谢谢你的任何建议.
1> ImportanceOf..:
要指定颜色标准化,您可以使用Normalize
实例,plt.Normalize(vmin, vmax)
并使用norm
关键字(路由到底层pcolormesh
)将其提供给热图.
要获得颜色逐渐变化的色彩映射,您可以使用静态LinearSegmentedColormap.from_list
方法并为其提供颜色列表.
import numpy as np; np.random.seed(0)
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.colors as mcolors
x1 = np.random.randint(0,100,size=(12,8))
x2 = np.random.randint(-100,100,size=(12,8))
fig, axes = plt.subplots(ncols=2)
cmap = mcolors.LinearSegmentedColormap.from_list("n",['#000066','#000099','#0000cc','#1a1aff','#6666ff','#b3b3ff',
'#ffff00','#ffcccc','#ff9999','#ff6666','#ff3333','#ff0000'])
norm = plt.Normalize(-100,100)
sns.heatmap(x1, ax=axes[0], cmap=cmap, norm=norm)
sns.heatmap(x2, ax=axes[1], cmap=cmap, norm=norm)
plt.show()
![在此输入图像描述](https://img.php1.cn/3cd4a/1eebe/cd5/5287a7b3296ea13e.webp)