首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何使用热图seaborn subplot Python 3.6.0中的不同间隔值自定义cmap中的每种颜色?

在Python 3.6.0中,使用seaborn库的subplot函数创建热图,并自定义cmap中每种颜色的不同间隔值,可以通过以下步骤实现:

  1. 导入所需的库和模块:
代码语言:txt
复制
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
  1. 创建数据集:
代码语言:txt
复制
data = [[1, 2, 3],
        [4, 5, 6],
        [7, 8, 9]]
  1. 创建自定义的颜色映射(cmap):
代码语言:txt
复制
cmap = sns.diverging_palette(220, 10, as_cmap=True)

这里使用了seaborn库中的diverging_palette函数来创建一个颜色映射,参数220和10表示颜色的起始和结束点。

  1. 创建热图并设置不同间隔值:
代码语言:txt
复制
fig, ax = plt.subplots()
sns.heatmap(data, cmap=cmap, annot=True, fmt=".1f", linewidths=.5, ax=ax)

这里使用了seaborn库的heatmap函数来创建热图,参数cmap用于指定颜色映射,annot=True用于在热图上显示数值,fmt=".1f"用于设置数值的格式,linewidths=.5用于设置热图中每个方块的边框宽度。

  1. 设置颜色条:
代码语言:txt
复制
cbar = ax.collections[0].colorbar
cbar.set_ticks([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
cbar.set_ticklabels(['Low', 'Medium', 'High'])

这里使用了colorbar函数来设置颜色条,set_ticks用于设置颜色条上的刻度值,set_ticklabels用于设置刻度值对应的标签。

完整的代码示例:

代码语言:txt
复制
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

data = [[1, 2, 3],
        [4, 5, 6],
        [7, 8, 9]]

cmap = sns.diverging_palette(220, 10, as_cmap=True)

fig, ax = plt.subplots()
sns.heatmap(data, cmap=cmap, annot=True, fmt=".1f", linewidths=.5, ax=ax)

cbar = ax.collections[0].colorbar
cbar.set_ticks([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
cbar.set_ticklabels(['Low', 'Medium', 'High'])

plt.show()

这样就可以使用热图seaborn subplot Python 3.6.0中的不同间隔值自定义cmap中的每种颜色。关于seaborn库的更多信息和使用方法,可以参考腾讯云的数据分析产品SNS

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

关系(二)利用python绘制热

关系(二)利用python绘制热 (Heatmap)简介 1 适用于显示多个变量之间差异,通过颜色判断彼此之间是否存在相关性。..."c","d","e"]) # 利用seabornheatmap函数创建 sns.heatmap(df) plt.show() 2 定制多样化 自定义图一般是结合使用场景对相关参数进行修改...seaborn主要利用heatmap绘制热,可以通过seaborn.heatmap[1]了解更多用法 不同输入格式 import matplotlib.pyplot as plt import...即每个方块代表一个单元格 df = pd.DataFrame(np.random.random((6,5)), columns=["a","b","c","d","e"]) ax = plt.subplot2grid...plt.show() 5 总结 以上通过seabornheatmap快速绘制热,并通过修改参数或者辅以其他绘图知识自定义各种各样来适应相关使用场景。

23510

Python4种更快速,更轻松数据可视化方法(含代码)

我曾经写过一篇文章使用Python快速进行简单数据可视化 ,其中我介绍了5个基本可视化:散点图,线图,直方图,条形和箱线图。这些都是简单但功能强大可视化,你可以使用它们洞察你数据集。... 是数据矩阵表示,其中矩阵颜色来表示。...不同颜色代表不同大小,矩阵索引将2个项目或特征链接在一起进行比较。非常适合显示多个特征变量之间关系,因为你可以直接将大小视为不同颜色。...你还可以通过查看图中其他点来查看数据集中每种关系如何其他关系进行比较。由于它非常直观,因此颜色确实提供了简单而且直观解释。 ? 现在我们来看看代码。...我们将标签放置在每个计算出角度,然后将绘制单个点,点距中心距离取决于其大小。最后,为了清晰起见,我们使用半透明颜色填充连接属性点线所包围区域。

1.7K20
  • Python数据分析之Seaborn绘制)

    Seaborn绘制 %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np; np.random.seed(0)...import seaborn as sns; sns.set() 基础 seaborn.heatmap(data, vmin=None, vmax=None, cmap=None, center=None...,vmin, 图例中最大和最小显示,没有该参数时默认不显示 cmap:matplotlibcolormap名称或颜色对象;如果没有提供,默认为cubehelix map (数据集为连续数据集时...) 或 RdBu_r (数据集为离散数据集时) center:将数据设置为图例均值数据,即图例中心数据;通过设置center,可以调整生成图像颜色整体深浅;设置center数据时,如果有数据溢出...=.5) #热力图矩阵之间间隔大小 ax = sns.heatmap(flights, cmap="YlGnBu") #修改颜色 ax = sns.heatmap(flights, cbar=False

    4.6K11

    ProPlot 基本语法及特点

    ProPlot figure () 函数 sharex、sharey、share 参数可用于控制不同轴标签样式,它们可选及说明如下: 下面是使用 ProPlot 绘制多子轴标签共享示意图...更简单颜色条和图例 在使用 Matplotlib 过程,在子外部绘制图例有时比较麻烦。通常,我们需要手动定位图例并调整图形和图例之间间距,为图例在绘图对象腾出绘制空间。...下面为使用 ProPlot 不同颜色映射选项绘制不同颜色映射效果。...(a)为灰色(grays)系颜色映射 (b)为 Matplotlib 默认 viridis 颜色映射 (c)为 Seaborn mako 颜色映射 (d)为 ProPlot marine...', bbox_inches='tight') plt.show() ProPlot 绘图工具库为基于 Python 基础绘图工具 Matplotlib 第三方优质拓展库,既可使用它自身绘图函数绘制不同类型

    43530

    如何seaborn 创建三角相关

    在本教程,我们将学习在 seaborn 创建三角形相关;顾名思义,相关性是一种度量,用于显示变量相关程度。相关是一种表示数值变量之间关系。...这些用于了解哪些变量彼此相关以及它们之间关系强度。而使用不同颜色数据二维图形表示。 Seaborn是一个用于数据可视化Python库。它在制作静态时很有用。...它提供了几个来表示数据。在熊猫帮助下,我们可以创造有吸引力情节。在本教程,我们将说明三个创建三角形示例。最后,我们将学习如何使用 Seaborn 库来创建令人惊叹信息丰富。...='coolwarm', annot=True) plt.show() 输出 我们了解到SeabornPython中一个强大数据可视化库,它提供了各种功能来创建不同类型可视化,包括,这是可视化数据集中变量之间相关性有用方法...此外,Seaborn()”函数允许我们自定义调色板,并分别使用cmap和annot参数在图上显示相关系数。

    33010

    干货:12个案例教你用Python玩转数据可视化(建议收藏)

    四重奏包含了四组统计特性一致数据。每个数据集有一些x以及相对应y,我们将在一个IPython Notebook列出这些指标。如果你绘制出这些数据集,你将发现这些图表截然不同。...在这个示例我将用色条来可视化相对安全颜色表。这里使用是matplotlib众多颜色很小一部分。...如你所见,在这个图形底部,还有可以平移和缩放图形装置。 07 创建 使用一组颜色在矩阵可视化数据。最初,用于表示金融资产(如股票)价格。...Bokeh是一个Python包,可以在IPython Notebook显示,或者生成一个独立HTML文件。 1. 准备工作 Anaconda自带了Bokeh 0.9.1。...在这个示例我们将使用Seaborn来绘制天气数据Z分数(标准分数),分数标准化并不是必需,但是如果没有它的话小提琴会很发散。

    3.8K41

    数据中心化与标准化

    1、Python加载与画图设置(不懂可以不看): # 包加载 import pandas as pd import numpy as np import seaborn as sns import...表格数据如图所示 3、使用表格数据画图: plt.figure(dpi=120) # 在进行标准化与中心化处理之前绘制热,由于不同数据差距过大,在绘制热时候就会导致反应出来效果不好(例如:...# "format": "%.2f", #格式化输出color bar刻度 "pad": 0.05, #color bar与之间距离,距离变大会被压缩...,默认为白色 ) plt.title('未经过中心化与标准化数据') 出 4、遇到了问题: 如上图所示,使用表格数据绘制了一张,但是发现由于表格数据相差过大(Population...color bar刻度范围和间隔 # "format": "%.2f", #格式化输出color bar刻度

    1.4K20

    数据科学 IPython 笔记本 8.10 自定义颜色

    8.10 自定义颜色条 原文:Customizing Colorbars 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 本节是《Python 数据科学手册》(Python Data Science...自定义颜色条 可以使用创建可视化绘图函数cmap参数指定颜色条: plt.imshow(I, cmap='gray'); 所有可用颜色表都在plt.cm命名空间中;IPython TAB 补全... 但是能够选择颜色表只是第一步:更重要如何在选项做决策!选择结果比你最初预期要微妙得多。...对于在 Python使用颜色更加合乎正道途径,你可以参考 Seaborn工具和文档(参见“使用 Seaborn 进行可视化”)。...在右侧面板,我们手动设置颜色限制,并添加扩展来标识高于或低于这些限制。结果是对我们数据更加有用可视化。 离散颜色条 默认情况下,颜色表是连续,但有时你想表示离散

    1.5K20

    Python数据处理从零开始----第四章(可视化)(14)使用seaborn绘制热

    seaborn.heatmapHeat maps显示数字表格数据,其中单元格根据包含着色。 非常适合使这种数据趋势更加明显,特别是在订购数据并且存在聚类时。...vmin, vmax : 显示数据最大和最小范围 ax = sns.heatmap(data,vmin=0, vmax=1) **cmap : matplotlib颜色表名称或对象,或颜色列表,...)#不显示坐标 举例说明: 绘制一个numpy数组: import numpy as np; np.random.seed(0) import seaborn as sns; sns.set()...image 使用不同颜色表: import numpy as np; np.random.seed(0) import seaborn as sns; sns.set() flights = sns.load_dataset...image 对色条使用不同轴: import numpy as np; np.random.seed(0) import seaborn as sns; sns.set() import matplotlib.pyplot

    2.6K50

    Matplotlib数据分布型图表(3

    对于大数据而言,内部可能存在多种数据分布情况,因此增强箱型是用于大数据量下绘制方法,它包括了更多分位数显示数据分布。 它使用seabornboxenplot方法。...highlight=boxenplot#seaborn.boxenplot 实例:现有一组数据(df),记录了2015年站点不同季节PM2.5数值,共计98万余条,现用箱型和增强箱型图表示。...它不仅表示了数据范围、异常值,还表示了在不同数值段数据分布情况。 6 小提琴 小提琴用于显示数据分布及其概率密度。这种图表结合了箱型和密度特征,主要用来显示数据分布形状。...图片来自知乎 上图展示了箱型与小提琴关系,小提琴也展示了最小、最大、中位数、四分位数和离群,并在此基础上添加了密度曲线。...为jet(颜色映射),正则化方法为Log正则化 ax1 = fig.add_subplot(121) ax1.hist2d(x, y, bins = 100, cmap = 'jet', norm =

    1.1K20

    40000字 Matplotlib 实操干货,真的全!

    如果没有指定颜色,Matplotlib 会在一组默认颜色循环使用来绘制每一条线条。...让我们通过一个随机数据集绘制不同颜色和大小散点图来说明。...7.个性化颜色条 图例可以将离散点标示为离散标签。对于建立在不同颜色之上连续(点线面)来说,标注了颜色条是非常方便工具。...我们下面来讨论如何个性化颜色条以及在不同场合高效使用它们。 自定义颜色颜色条可以通过cmap参数指定使用色谱系统(或叫色): plt.imshow(I, cmap='gray'); ?...Matplotlib 中有大量可用;要看到它们列表,你可以使用 IPython 来探索plt.cm模块。要在 Python 更加正规使用颜色,你可以查看 Seaborn工具和文档。

    10.3K21

    12个案例教你用Python玩转数据可视化

    每个数据集有一些x以及相对应y,我们将在一个IPython Notebook列出这些指标。如果你绘制出这些数据集,你将发现这些图表截然不同。...在这个示例我将用色条来可视化相对安全颜色表。这里使用是matplotlib众多颜色很小一部分。...在下面的截图中,我们可以看到“Day of year 31”文本来自这个工具栏: 如你所见,在这个图形底部,还有可以平移和缩放图形装置。 七、创建 使用一组颜色在矩阵可视化数据。...最初,用于表示金融资产(如股票)价格。Bokeh是一个Python包,可以在IPython Notebook显示,或者生成一个独立HTML文件。 1....Seaborn和matplotlib都能提供小提琴。在这个示例我们将使用Seaborn来绘制天气数据Z分数(标准分数),分数标准化并不是必需,但是如果没有它的话小提琴会很发散。

    2.6K30

    收藏!!!学习Matplotlib看这一份笔记就够了!

    如果没有指定颜色,Matplotlib 会在一组默认颜色循环使用来绘制每一条线条。...让我们通过一个随机数据集绘制不同颜色和大小散点图来说明。...7.个性化颜色条 图例可以将离散点标示为离散标签。对于建立在不同颜色之上连续(点线面)来说,标注了颜色条是非常方便工具。...我们下面来讨论如何个性化颜色条以及在不同场合高效使用它们。 自定义颜色颜色条可以通过cmap参数指定使用色谱系统(或叫色): plt.imshow(I, cmap='gray'); ?...Matplotlib 中有大量可用;要看到它们列表,你可以使用 IPython 来探索plt.cm模块。要在 Python 更加正规使用颜色,你可以查看 Seaborn工具和文档。

    8.2K20

    11种 Matplotlib 科研论文图表实现 !!

    让我们通过一个随机数据集绘制不同颜色和大小散点图来说明。...7、个性化颜色条 图例可以将离散点标示为离散标签。对于建立在不同颜色之上连续(点线面)来说,标注了颜色条是非常方便工具。...np.cos(x[:, np.newaxis]) plt.imshow(I) plt.colorbar(); 我们下面来讨论如何个性化颜色条以及在不同场合高效使用它们。...(1)自定义颜色颜色条可以通过cmap参数指定使用色谱系统(或叫色): plt.imshow(I, cmap='gray'); 所有可用都可以在 plt.cm 模块中找到;在 IPython...要在 Python 更加正规使用颜色,你可以查看 Seaborn工具和文档。 (2)颜色限制和扩展 Matplotlib 允许你对颜色条进行大量自定义

    24810

    零基础用文心一言带你绘制组合

    调整问法继续发问:python 绘制一幅展示这段代码含义 “C = np.dot(np.array(A), np.array(B)” 获得答案: 在Python,你可以使用matplotlib库来绘制一幅...cmap=’gray’参数指定使用灰度颜色映射,这样矩阵数值就可以映射到不同灰度级别上。 subplot函数用于在单个窗口中创建多个子。...这个颜色列表颜色将按照它们在列表顺序映射到数据最小和最大。...# 这里我们使用不同深浅灰色和纯白色gray_levels = ['#808080', '#C0C0C0', '#FFFFFF'] # 浅灰,灰,白色# 创建自定义颜色映射custom_cmap...ListedColormap 使用这些颜色来创建一个颜色映射,该映射将最小数据映射到第一个颜色(浅灰色),最大数据映射到最后一个颜色(白色),中间则映射到中间颜色灰色)。

    10410

    学习Matplotlib看这一份笔记就够了!

    如果没有指定颜色,Matplotlib 会在一组默认颜色循环使用来绘制每一条线条。...让我们通过一个随机数据集绘制不同颜色和大小散点图来说明。...7.个性化颜色条 图例可以将离散点标示为离散标签。对于建立在不同颜色之上连续(点线面)来说,标注了颜色条是非常方便工具。...我们下面来讨论如何个性化颜色条以及在不同场合高效使用它们。 自定义颜色颜色条可以通过cmap参数指定使用色谱系统(或叫色): plt.imshow(I, cmap='gray'); ?...Matplotlib 中有大量可用;要看到它们列表,你可以使用 IPython 来探索plt.cm模块。要在 Python 更加正规使用颜色,你可以查看 Seaborn工具和文档。

    10.7K11

    40000字 Matplotlib 实操干货,真的全!

    让我们通过一个随机数据集绘制不同颜色和大小散点图来说明。...7.个性化颜色条 图例可以将离散点标示为离散标签。对于建立在不同颜色之上连续(点线面)来说,标注了颜色条是非常方便工具。...(x[:, np.newaxis]) plt.imshow(I) plt.colorbar(); 我们下面来讨论如何个性化颜色条以及在不同场合高效使用它们。...自定义颜色颜色条可以通过cmap参数指定使用色谱系统(或叫色): plt.imshow(I, cmap='gray'); 所有可用都可以在plt.cm模块中找到;在 IPython 中使用...Matplotlib 中有大量可用;要看到它们列表,你可以使用 IPython 来探索plt.cm模块。要在 Python 更加正规使用颜色,你可以查看 Seaborn工具和文档。

    7.9K30

    40000字 Matplotlib 实操干货,真的全!

    让我们通过一个随机数据集绘制不同颜色和大小散点图来说明。...7.个性化颜色条 图例可以将离散点标示为离散标签。对于建立在不同颜色之上连续(点线面)来说,标注了颜色条是非常方便工具。...(x[:, np.newaxis]) plt.imshow(I) plt.colorbar(); 我们下面来讨论如何个性化颜色条以及在不同场合高效使用它们。...自定义颜色颜色条可以通过cmap参数指定使用色谱系统(或叫色): plt.imshow(I, cmap='gray'); 所有可用都可以在plt.cm模块中找到;在 IPython...Matplotlib 中有大量可用;要看到它们列表,你可以使用 IPython 来探索plt.cm模块。要在 Python 更加正规使用颜色,你可以查看 Seaborn工具和文档。

    8K10
    领券