使用seaborn绘制热图时，可以将多行标记为一个标签吗？

Question

我正在绘制热图。我想用它的类别替换原来的 y 轴。例如：数据：                    Location 1    Location 2      Location 3cluster 1:    0       0.3           0.5              0.7cluster 1:    1       1.2           3.1              1.2cluster 1:    2       0.8           0.1              1.3cluster 2:    3       0.2           0.3              1.0cluster 2:    4       3.1           2.1              5cluster 3:    5       0.9           0.7              0.2我不想显示索引(0,1,2,3,4,5)，而是想显示多行的簇号。我怎样才能做到这一点？

Answer 1

您可以循环浏览标签并将它们放置在平均值处。小 y 刻度线可以用作分隔符。

以下代码假设第一列具有集群标签（并且不会用于热图本身）。

import pandas as pd

import seaborn as sns

from io import StringIO

import matplotlib.pyplot as plt

from matplotlib.ticker import FixedLocator

data_str = '''    cluster                "Location 1"    "Location 2"      "Location 3"

"cluster 1"         0.3           0.5              0.7

"cluster 1"         1.2           3.1              1.2

"cluster 1"         0.8           0.1              1.3

"cluster 2"         0.2           0.3              1.0

"cluster 2"         3.1           2.1              5

"cluster 3"         0.9           0.7              0.2'''

df = pd.read_csv(StringIO(data_str), delim_whitespace=True)

ax = sns.heatmap(df[df.columns[1:]], cmap='rocket_r', annot=True)

ax.xaxis.tick_top()

ticks = []

labels = []

prev_label = None

for i, label in enumerate(df['cluster']):

    if label != prev_label:

        ticks.append(i)

        labels.append(label)

        prev_label = label

ticks.append(i + 1)

ax.yaxis.set_minor_locator(FixedLocator(ticks))

ax.yaxis.set_major_locator(FixedLocator([(t0 + t1) / 2 for t0, t1 in zip(ticks[:-1], ticks[1:])]))

ax.set_yticklabels(labels, rotation=0)

ax.tick_params(axis='both', which='major', length=0)

ax.tick_params(axis='y', which='minor', length=60)

plt.tight_layout()

plt.show()