自定义注释 Seaborn 热图

Question

我在 Python 中使用 Seaborn 创建热图。 我可以用传入的值对单元格进行注释，但我想添加注释来表示单元格的含义。 例如，我不仅希望看到0.000000 ，还希望看到相应的 label，例如“Foo”或0.000000 (Foo) 。

热图 function 的Seaborn 文档有点含糊不清，我认为参数是这里的关键：

annot_kws : dict of key, value mappings, optional
  Keyword arguments for ax.text when annot is True.

我尝试将annot_kws设置为值别名的字典，即{'Foo': -0.231049060187, 'Bar': 0.000000}等，但我收到了 AttributeError。

这是我的代码（为了可重现性，我在这里手动创建了数据数组）：

data = np.array([[0.000000,0.000000],[-0.231049,0.000000],[-0.231049,0.000000]])
axs = sns.heatmap(data, vmin=-0.231049, vmax=0, annot=True, fmt='f', linewidths=0.25)

当我不使用annot_kws参数时，这是（工作）output：

这里是我包含annot_kws参数时的堆栈跟踪：

---------------------------------------------------------------------------
AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-57-38f91f1bb4b8> in <module>()
     12 
     13 
---> 14 axs = sns.heatmap(data, vmin=min(uv), vmax=max(uv), annot=True, annot_kws=kws, linewidths=0.25)
     15 concepts

/opt/anaconda/2.3.0/lib/python2.7/site-packages/seaborn/matrix.pyc in heatmap(data, vmin, vmax, cmap, center, robust, annot, fmt, annot_kws, linewidths, linecolor, cbar, cbar_kws, cbar_ax, square, ax, xticklabels, yticklabels, mask, **kwargs)
    272     if square:
    273         ax.set_aspect("equal")
--> 274     plotter.plot(ax, cbar_ax, kwargs)
    275     return ax
    276 

/opt/anaconda/2.3.0/lib/python2.7/site-packages/seaborn/matrix.pyc in plot(self, ax, cax, kws)
    170         # Annotate the cells with the formatted values
    171         if self.annot:
--> 172             self._annotate_heatmap(ax, mesh)
    173 
    174         # Possibly add a colorbar

/opt/anaconda/2.3.0/lib/python2.7/site-packages/seaborn/matrix.pyc in _annotate_heatmap(self, ax, mesh)
    138             val = ("{:" + self.fmt + "}").format(val)
    139             ax.text(x, y, val, color=text_color,
--> 140                     ha="center", va="center", **self.annot_kws)
    141 
    142     def plot(self, ax, cax, kws):

/opt/anaconda/2.3.0/lib/python2.7/site-packages/matplotlib/axes/_axes.pyc in text(self, x, y, s, fontdict, withdash, **kwargs)
    590         if fontdict is not None:
    591             t.update(fontdict)
--> 592         t.update(kwargs)
    593         self.texts.append(t)
    594         t._remove_method = lambda h: self.texts.remove(h)

/opt/anaconda/2.3.0/lib/python2.7/site-packages/matplotlib/artist.pyc in update(self, props)
    755             func = getattr(self, 'set_' + k, None)
    756             if func is None or not six.callable(func):
--> 757                 raise AttributeError('Unknown property %s' % k)
    758             func(v)
    759             changed = True

AttributeError: Unknown property tokenized

最后， kws ，我在堆栈跟踪行中传递的属性，是字典，它看起来基本上是这样的：

kws = {'Foo': -0.231049060187, 'Bar': 0.0}

希望一切都有意义，我将不胜感激任何人可以提供的帮助。

Answer 1

Seaborn 0.7.1的最新版本中刚刚添加了此功能。

从Seaborn更新历史记录 ：

现在，heatmap（）的annot参数除了布尔值外，还接受矩形数据集。 如果传递了数据集，则其值将用于注释，而主数据集将用于热图单元格颜色

这是一个例子

data = np.array([[0.000000,0.000000],[-0.231049,0.000000],[-0.231049,0.000000]])
labels =  np.array([['A','B'],['C','D'],['E','F']])
fig, ax = plt.subplots()
ax = sns.heatmap(data, annot = labels, fmt = '')

请注意，如果您使用的是非数字标签，则必须使用fmt =''，因为默认值是fmt ='。2g'，这仅对数值有意义，并且会导致文本标签错误。

Answer 2

aanot_kws在Seaborn用于不同的用途，即，它提供了访问是如何显示的注释，而不是所显示的内容

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.set()
fig, ax = plt.subplots(1,2)
ata = np.array([[0.000000,0.000000],[-0.231049,0.000000],[-0.231049,0.000000]])
sns.heatmap(data, vmin=-0.231049, vmax=0, annot=True, fmt='f', annot_kws={"size": 15}, ax=ax[0])
sns.heatmap(data, vmin=-0.231049, vmax=0, annot=True, fmt='f', annot_kws={"size": 10}, ax=ax[1]);

Answer 3

我认为在当前版本中这是不可能的。 如果您可以解决问题，则可以执行以下操作...

# Create the 1st heatmap without labels 
sns.heatmap(data=df1, annot=False,)

# create the second heatmap, which contains the labels,
# turn the annotation on,
# and make it transparent
sns.heatmap(data=df2, annot=True, alpha=0.0)

请注意，您的文本标签的颜色可能有问题。 在这里，我创建了一个自定义cmap以使所有标签统一为黑色。

Answer 4

这是 Python 中新的 python package 到 plot 复杂热图： https://github.com/DingWB/PyComplexHeatmap 。 使用这个 package，您可以添加不同类型的注释（包括箱线图、散点图、条形图）。