如何向 seaborn.heatmap 中的单元格添加舱口

Question

我尝试使用seaborn.heatmap可视化我的数据。

但是，我遇到的问题是，当我用grayscle打印出来时，图像很难看清。

我关注了许多类似的问题，但没有用。

无论如何要在 seaborn.heatmap 中的单元格上添加舱口？

我的代码如下：

import numpy as np
import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib.colors import ListedColormap
import seaborn as sns

df = pd.read_csv("file.csv")

sns.heatmap(df, annot=False, fmt='.0f', square=True,
    cmap="coolwarm", linewidths=1, cbar=False)

plt.show()

Answer 1

您可以创建一个循环，将值分成例如 4 组，并通过应用于子集的pcolor为每个组分配一个填充图案。

这是一个从随机测试数据开始的例子：

from matplotlib import pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd
import numpy as np

column_names = [f'{c:.2f}' for c in np.arange(0, 1.5001, 0.05)]
row_names = ['Alkaid', 'Mizar', 'Alioth', 'Megrez', 'Phecda', 'Merak', 'Dubhe']
df = pd.DataFrame(np.random.normal(0.3, 1, (len(row_names), len(column_names))).cumsum(axis=1) + 5,
                  columns=column_names, index=row_names)

values = df.values
vmin = values.min()
vmax = values.max()
patterns = ['', 'oo', '////', 'XXX']
bounds = np.linspace(vmin, vmax, len(patterns) + 1)
bounds[-1] += 1
sns.set_style('white')
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 5))
sns.heatmap(data=df, linewidths=1, square=True, cmap='coolwarm', linecolor='white', cbar=False, ax=ax)
x = np.arange(df.shape[1] + 1)
y = np.arange(df.shape[0] + 1)
handles = []
norm = plt.Normalize(vmin, vmax)
cmap = plt.get_cmap('coolwarm')
for pattern, b0, b1 in zip(patterns, bounds[:-1], bounds[1:]):
    ax.pcolor(x, y, np.where((values >= b0) & (values < b1), values, np.nan), cmap=cmap, norm=norm,
              hatch=pattern, ec='black', lw=1)
    handles.append(plt.Rectangle((0, 0), 0, 0, color=cmap(norm((b0 + b1) / 2)), ec='black',
                                 hatch=pattern, label=f'{b0:5.2f}-{b1:5.2f}'))
ax.hlines(y, 0, x.max(), color='w', lw=2)
ax.vlines(x, 0, y.max(), color='w', lw=2)
ax.legend(handles=handles, bbox_to_anchor=(1.01, 1.02), loc='upper left',
          handlelength=2, handleheight=2, frameon=False)
plt.tight_layout()
plt.show()