Seaborn热图中的自定义调色板间隔 [英] Custom color palette intervals in seaborn heatmap

问题描述

我正在尝试使用seaborn库绘制

现在，我正在苦苦挣扎的问题是那可怕的热图（下面的视图）将色标平均分配，因此大多数数据具有相同的颜色（因为数据分布不均匀）。

我找不到

假设我有以下十六进制颜色值数组：

['＃e5e5ff'，'#acacdf'，'＃7272bf'，'＃39399f'，'＃000080']

有没有一种设置颜色的方法，例如

[（threshold_0，hex_0），（ threshold_1，hex_1），...，（threshold_n，hex_n）]

其中 threshold_i 是[0，1）范围内的值。

感谢任何帮助。

PS：用于说明的当前热图：

解决方案

我能够找出答案（没有我认为这非常干净）解决方案，它使用 matplotlib.colors.LinearSegmentedColormap 。

代码如下所示：

 ＃注意：jupyter笔记本模式
％matplotlib内联
 
从matplotlib.colors导入seaborn作为sns 
从color导入LinearSegmentedColormap 
 
 boundary = [0.0，0.05，0.1，0.25，0.5，0.75，0.9，1.0]＃自定义边界
 
＃这里我生成的颜色是
＃的两倍，因此我可以更清晰地修剪边界
 hex_colors = sns.light_palette（'navy'，n_colors = len（boundaries）* 2 + 2 ，as_cmap = False）.as_hex（）
 hex_colors = [hex_colors [i] for i in range（0，len（hex_colors），2）] 
 
 colors = list（zip（boundaries ，hex_colors））
 
 custom_color_map = LinearSegmentedColormap.from_list（
 name ='custom_navy'，
 colors = colors，
）
 
 sns .heatmap（
 vmin = 0.0，
 vmax = 1.0，
 data = data，
 cma p = custom_color_map，
 xticklabels =标签，
 yticklabels =标签，
线宽= 0.75，
）
  

I am trying to plot a heatmap using seaborn library.

The plotting function looks like this:

def plot_confusion_matrix(data, labels, **kwargs):
    """Visualize confusion matrix as a heat map."""
    col_map = kwargs.get('color_palette', sns.light_palette('navy', n_colors=5, as_cmap=False))

    sns.heatmap(
        vmin=0.0,
        vmax=1.0,
        data=data,
        cmap=col_map,
        xticklabels=labels,
        yticklabels=labels,
        linewidths=0.75,
    )

The histogram of the data, however, looks like this:

Now the issue I am struggling with is that seaborn heatmap(view bellow) splits evenly the color scale and hence most of the data has the same color (since the data is not evenly distributed).

I was not able to find out how to set some sort of intervals or boundaries for the color levels.

Suppose I have the following array of hex color values:

['#e5e5ff', '#acacdf', '#7272bf', '#39399f', '#000080']

Is there a way to set up a color such as

[(threshold_0, hex_0), (threshold_1, hex_1), ..., (threshold_n, hex_n)]

where threshold_i is a value in range [0, 1)

Appreciate any help.

PS: current heatmap for illustration:

解决方案

I was able to find out (not very clean tho, in my opinion) solution to this, which is using matplotlib.colors.LinearSegmentedColormap.

The code looks like this:

# NOTE: jupyter notebook mode
%matplotlib inline

import seaborn as sns
from matplotlib.colors import LinearSegmentedColormap

boundaries = [0.0, 0.05, 0.1, 0.25, 0.5, 0.75, 0.9, 1.0]  # custom boundaries

# here I generated twice as many colors, 
# so that I could prune the boundaries more clearly
hex_colors = sns.light_palette('navy', n_colors=len(boundaries) * 2 + 2, as_cmap=False).as_hex()
hex_colors = [hex_colors[i] for i in range(0, len(hex_colors), 2)]

colors=list(zip(boundaries, hex_colors))

custom_color_map = LinearSegmentedColormap.from_list(
    name='custom_navy',
    colors=colors,
)

 sns.heatmap(
        vmin=0.0,
        vmax=1.0,
        data=data,
        cmap=custom_color_map,
        xticklabels=labels,
        yticklabels=labels,
        linewidths=0.75,
  )

这篇关于Seaborn热图中的自定义调色板间隔的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！