Seaborn绘制热力图的子图

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Seaborn绘制热力图的子图。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

Seaborn绘制热力图的子图

提示:如何绘制三张子图

绘制的时候,会出现如下问题

(1)如何绘制1*3的子图

(2)三个显示条,如何只显示最后一个

Seaborn绘制热力图的子图,python,Seaborn,热力图,绘图


提示:下面就展示详细步骤


前言


提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考

一、seaborn是什么?

Seaborn是一个用于在Python中进行统计数据可视化的库。它是建立在Matplotlib之上的,可以轻松地创建各种各样的统计图表和信息可视化,以便更好地理解数据的分布、关系和趋势。

Seaborn提供了一系列的高级数据可视化功能,使得绘制各种统计图表变得更加简单。它具有以下特点:

  1. 美观的默认样式: Seaborn具有吸引人的默认绘图样式,这使得生成精美的图表变得更加容易。
  2. 内置的统计图表: Seaborn内置了许多常用的统计图表类型,如折线图、柱状图、箱线图、热力图、分布图等。
  3. 配色方案: Seaborn提供了各种各样的配色方案,可以让图表的颜色更加具有吸引力。
  4. 统计分析支持: Seaborn还可以与统计分析库(如pandas)集成,以更方便地可视化数据的分析结果。

使用Seaborn可以轻松地创建复杂的图表,而不需要过多的代码编写。它在数据科学、机器学习和数据分析领域广泛应用,帮助人们更好地理解数据并发现隐藏在数据中的模式和见解。

二、使用步骤

1. 方法一

直接设置cbar=False,如下代码会导致,第三张图和前两张图的尺寸不一致

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 创建数据
data1 = np.random.rand(5, 5)
data2 = np.random.rand(5, 5)
data3 = np.random.rand(5, 5)

# 创建一个1x3的子图
fig, axes = plt.subplots(1, 3, figsize=(15, 5))

# 在每个子图中绘制热力图
sns.heatmap(data1, ax=axes[0], annot=True, cmap='YlGnBu', cbar=False)
sns.heatmap(data2, ax=axes[1], annot=True, cmap='YlGnBu', cbar=False)
sns.heatmap(data3, ax=axes[2], annot=True, cmap='YlGnBu', cbar=True)

# 添加子图标题
axes[0].set_title('Heatmap 1')
axes[1].set_title('Heatmap 2')
axes[2].set_title('Heatmap 3')

# 调整子图布局
plt.tight_layout()

# 显示图形
plt.show()

2.方法二

直接设置cbar_ax=axes[2].inset_axes([1.05, 0, 0.05, 1])就可以生成三个大小一致的图形,并且只显示最后一个指示条

# 创建一个13列的子图布局
fig, axes = plt.subplots(1, 3, figsize=(15, 4.5))


# 绘制第一个子图热力图
heatmap1 = sns.heatmap(data1, cmap='Greens', ax=axes[0], cbar=False)
# axes[0].set_title('Heatmap 1')

# 绘制第二个子图热力图
heatmap2 = sns.heatmap(data2, cmap='Greens', ax=axes[1], cbar=False)
# axes[1].set_title('Heatmap 2')

# 绘制第三个子图热力图
heatmap3 = sns.heatmap(data3, cmap='Greens', ax=axes[2], cbar_ax=axes[2].inset_axes([1.05, 0, 0.05, 1]))
# axes[2].set_title('Heatmap 3')

# 显示图形
plt.tight_layout()
plt.savefig("./figure/{}.png".format("all_hot"), dpi=300)
plt.show()


总结

提示:子图绘制总结:

在这个示例中,我们首先导入所需的库,然后创建了一个1x3的子图布局。接下来,使用Seaborn的heatmap函数在每个子图中绘制热力图,并通过ax参数指定要绘制的子图。对于前两个子图,我们将cbar参数设置为False,以防止显示颜色指示条,而在最后一个子图中,我们将cbar参数设置为True,以显示颜色指示条。最后,我们通过设置子图标题和调整布局来美化图表,然后显示图形。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-675502.html

到了这里,关于Seaborn绘制热力图的子图的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 数据可视化(六)多个子图及seaborn使用

    1.多个子图绘制 2. 3.seaborn使用,首先安装。如果在pycharm中安装报错,先安装Scipy  

    2024年02月13日
    浏览(37)
  • 【Python数据可视化】matplotlib之设置子图:绘制子图、子图共享x轴坐标、调整子图间距、设置图片大小

    文章传送门 Python 数据可视化 matplotlib之绘制常用图形:折线图、柱状图(条形图)、饼图和直方图 matplotlib之设置坐标:添加坐标轴名字、设置坐标范围、设置主次刻度、坐标轴文字旋转并标出坐标值 matplotlib之增加图形内容:设置图例、设置中文标题、设置网格效果 matplo

    2024年01月18日
    浏览(55)
  • 【Python】在同一图形中更加优雅地绘制多个子图

    数据可视化非常重要,有一句俗语叫做 一图顶千言 ,我相信好多小伙伴应该都听说过这句话;即使是有人第一次听到,我想应该也会觉得赞成,这足以说明数据可视化的重要性。我们在前一篇博客中,介绍了如何利用 subplot 来在一张子图里绘制多个子图,最近我又发现了一

    2024年02月11日
    浏览(33)
  • Python 折线图的绘制(Seaborn篇-04)

    Python 折线图的绘制(Seaborn篇-04)         🍹博主 侯小啾 感谢您的支持与信赖。☀️ 🌹꧔ꦿ🌹꧔ꦿ🌹꧔ꦿ🌹꧔ꦿ🌹꧔ꦿ🌹꧔ꦿ🌹꧔ꦿ🌹꧔ꦿ🌹꧔ꦿ🌹꧔ꦿ🌹꧔ꦿ🌹꧔ꦿ🌹꧔ꦿ🌹꧔ꦿ🌹꧔ꦿ🌹꧔ꦿ🌹꧔ꦿ🌹꧔ꦿ🌹꧔ꦿ🌹꧔ꦿ🌹꧔ꦿ🌹꧔ꦿ🌹꧔ꦿ🌹꧔

    2024年01月21日
    浏览(50)
  • 【100天精通Python】Day63:Python可视化_Matplotlib绘制子图,子图网格布局属性设置等示例+代码

     目录 1 基本子图绘制示例 2 子图网格布局 3 调整子图的尺寸 4 多行多列的子图布局 5 子图之间的共享轴 6 绘制多个子图类型 7 实战: 绘制一个大图,里面包含6个不同类别的子图,不均匀布局。 绘制子图(subplots) 是在Matplotlib中创建多个子图的常见任务。通过子图,您可以

    2024年02月05日
    浏览(45)
  • Python 绘制热力图——看完就会用

    @使用Python绘制热力图——Pycharm python绘制热力图简单教程,复制代码就能用,需要表格可以留言~~~ 格式如下:(需要这个表的可以留言~在后续操作时仅需改变表格数据就行) 热力图所需的相关矩阵 然后就可以画出这样的图 其中关于\\\"cmap颜色\\\"通常指的是在数据可视化中使用

    2024年02月03日
    浏览(36)
  • 基于深度学习的子图计数方法

    子图计数(Subgraph Counting)是图分析中重要的研究课题。给定一个查询图 和数据图 , 子图计数需要计算 在 中子图匹配的(近似)数目 。一般我们取子图匹配为子图同构语义,即从查询图顶点集 到数据图顶点集 的单射 ,保持拓扑关系(当查询图存在边 时,数据图中对应点也

    2024年02月22日
    浏览(29)
  • python中利用seaborn绘制概率分布直方图以及密度图

    当我们想要弄清楚变量的统计特性时,往往想知道它是服从什么分布的,这时候就需要绘制概率分布直方图 在python中我们可以使用 seaborn 库来进行绘制: Seaborn是一个基于matplotlib的Python数据可视化库。它为绘制有吸引力和信息丰富的统计图形提供了高级界面。 首先需要导入

    2024年02月16日
    浏览(56)
  • Python数据可视化化第五节(子图的绘制及坐标轴共享)

    matplotlib可以将整个画布规划成等分布局的m n(行 列)的矩阵区域,并按照先行后列的·方式对每个区域进行编号(编号从1开始),之后在选中的某个区域或某些区域中绘制单个‘或多个子图。 使用pyplot的subplot()函数可以规划好的某个区域中绘制单个子图,subplot()函数的语法格

    2024年02月02日
    浏览(39)
  • python matlplotlib/seaborn 绘制曲线的平均值标准差阴影图

    旧版本(0.8.1)中使用tsplot,新版本中使用lineplot 直线代表均值,阴影代表mean±std(带有置信区间,参数ci) 不进行平滑处理 平滑处理 画mean+/- standard deviation(std)的曲线图。 导入需要的库:matplotlib 用matplotlib.pyplot画均值曲线(图里的实线) 根据方差,用“fill_between”命令设

    2024年01月23日
    浏览(82)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包