python-3.x Seaborn Complex Heatmap---在图块内绘制圆圈以表示复杂注解

7eumitmz 于 2023-01-18 发布在 Python

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我在python中有两个 Dataframe 。

data_A
Name  X  Y
A     1  0
B     1  1
C     0  0

data_B
Name  X  Y
A     0  1
B     1  1
C     0  1

我想重叠这些热图，其中如果在data_frame A中为1，则图块为紫色（或任何颜色），但如果在data_frame B中为1，则绘制圆（最好是第一个圆）。
例如，热图显示A[，X][1]为紫色，但两个数据框中均为1的热图显示为带点的紫色，C[，Y][3]只有一个点，而C[，X][3]则什么都没有。
我似乎可以用seaborn进行遮罩，并用不同的颜色绘制两个热图，但颜色差异不够清楚，用户无法简单地看到一个图块只有一个而不是两个。我认为用一个圆圈来表示一个矩阵中的正值会更好。
有人知道如何使用seaborn在热图上绘制圆圈吗？

python-3.x

来源：https://stackoverflow.com/questions/49163305/seaborn-complex-heatmap-drawing-circles-within-tiles-to-denote-complex-annotat

2条答案

按热度按时间

wn9m85ua1#

要显示热图，你可以使用imshow图。要显示一些点，你可以使用scatter图。然后在同一个轴上绘制。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

dfA = pd.DataFrame([[1,0],[1,1],[0,0]], columns=list("XY"), index=list("ABC"))
dfB = pd.DataFrame([[0,1],[1,1],[0,1]], columns=list("XY"), index=list("ABC"))

assert dfA.shape == dfB.shape

x = np.arange(0,len(dfA.columns))
y = np.arange(0,len(dfB.index))
X,Y=np.meshgrid(x,y)

fig, ax = plt.subplots(figsize=(2.6,3))
ax.invert_yaxis()
ax.imshow(dfA.values, aspect="auto", cmap="Purples")

cond = dfB.values == 1
ax.scatter(X[cond], Y[cond], c="crimson", s=100)

ax.set_xticks(x)
ax.set_yticks(y)
ax.set_xticklabels(dfA.columns)
ax.set_yticklabels(dfA.index)
plt.show()