Seaborn 自定义范围热图

Question

我需要根据这些要求构建自定义 seaborn 类似 plot 的热图：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"A": [0.3, 0.8, 1.3], 
                   "B": [4, 9, 15], 
                   "C": [650, 780, 900]})

df_info = pd.DataFrame({"id": ["min", "max"],
                   "A": [0.5, 0.9], 
                   "B": [6, 10], 
                   "C": [850, 880]})
df_info = df_info.set_index('id')

df

    A      B    C
0   0.3    4    650
1   0.8    9    780
2   1.3    15   900

df_info

id      A      B    C
            
min     0.5    6    850
max     0.9    10   880

df中的每个值都应该在df_info中定义的范围内。
例如，如果A列的值在 0.5 和 0.9 之间，则认为它们是正常的。 超出范围的值应使用自定义热图进行着色。

尤其是：

• 落在为每列定义的范围内的值不应在白色背景单元格上着色，纯黑色文本。
• 该列低于min的值应着色，例如蓝色。 从最小值开始，它们的值越低，蓝色的阴影越深。
• 该列的高于max的值应着色，例如红色。 它们的最大值越高，红色的阴影越深。

问：我不知道如何使用标准热图来解决这个问题，我什至不确定我是否可以使用热图 plot 来实现这一点。 有什么建议吗？

Answer 1

据我所知，热图只能有一个数值范围。 我建议对df dataframe 中的数据进行规范化，以便每列中的值如下：

• 如果值介于df_info的min max之间，则介于0和1之间
• 如果值低于df_info的min ，则低于0
• 如果值高于df_info的max ，则高于1

要标准化您的 dataframe 使用：

for col in df:
    df[col] = (df[col] - df_info[col]['min']) / (df_info[col]['max'] - df_info[col]['min'])

最后，要创建颜色编码的热图，请使用：

import seaborn as sns
from matplotlib.colors import LinearSegmentedColormap

vmin = df.min().min()
vmax = df.max().max()

colors = [[0, 'darkblue'],
          [- vmin / (vmax - vmin), 'white'],
          [(1 - vmin)/ (vmax - vmin), 'white'],
          [1, 'darkred']]

cmap = LinearSegmentedColormap.from_list('', colors)
sns.heatmap(df, cmap=cmap, vmin=vmin, vmax=vmax)

使用vmin和vmax的附加计算允许根据最小值和最大值的差异对颜色图进行动态缩放。

使用您的输入 dataframe 我们有以下热图：