matplotlib 调整Seaborn热图上的刻度设置

bq8i3lrv  于 2023-10-24  发布在  其他
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我尝试过几种不同的方法来调整热图的刻度设置,但都没有成功。唯一一种真正改变图设置的方法是plt.xticks(np.arange(217, 8850, 85)),但即使使用几种不同的间隔,数据也会严重向右倾斜。
当刻度标签没有聚集在一起时(例如使用plt.xticks(np.arange(217, 8850, 500))),轴末端的最后一个刻度标记不在8850 max附近,我需要显示所有数据。
我试图调整x和y上的这些刻度设置,以便查看完整的数据范围(Xmax:8848 Xmin:7200,Ymax:8848 Ymin:217),间隔允许刻度标签可读。
Heatmap图片:
第一张图片是plt.xticks(np.arange(217, 8850, 500))

第二张图片是plt.xticks(np.arange(217, 8850, 85))

第三个是原始热图:

color = 'seismic'
 success_rate = (m['Ascents'] / ((m['Ascents']) + (m['Failed_Attempts'])))*100
 success_rate.fillna(0).astype(float)
 mm['success_rate'] = success_rate
 mm['success_rate'].round(2)
 vm = mm.pivot("Height(m)", "Prominence(m)", "success_rate")
 cPreference = sns.heatmap(vm, vmax = 100, cmap = color, cbar_kws= {'label': 'Success Rate of Climbs (%)'})
 cPreference = cPreference.invert_yaxis()

 """Methods I've Tried"""
 plt.xticks(np.arange(217, 8850, 1000)) """<< Only line that actually makes visible changes but data is skewed greatly"""

 cPreference.xaxis.set_ticks(np.arange(mm["Height(m)"].min(), mm["Height(m)"].max(), (mm["Height(m)"].max() - \
 mm["Height(m)"].min()) / 10))
 cPreference.yaxis.set_ticks(np.arange(mm["Prominence(m)"].min(), mm["Prominence(m)"].max(), (mm["Prominence(m)"].max() \
 - mm["Prominence(m)"].min()) / 10))

 sns.set_style("ticks", {"xtick.major.size" : 8, "ytick.major.size" : 8})

 plt.title("What is a good Mountain to Climb?")
 sns.plt.show()
zqdjd7g9

zqdjd7g91#

cPreference = sns.heatmap(vm, vmax = 100, cmap = color,
    xticklabels = 10, yticklabels = 5,
    cbar_kws={'label': 'Success Rate of Climbs (%)'})

通过将xticklabelsyticklabels设置为整数,它仍然会绘制同一列,但它只会显示该列中的每第n个项目。

tvmytwxo

tvmytwxo2#

您可以通过设置自定义记号定位器手动指定记号定位的行为,例如

from matplotlib import ticker
tick_locator = ticker.MaxNLocator(10)
ax.xaxis.set_major_locator(tick_locator)

这里是link到文档的许多选项

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