Seaborn Heatmap mit logarithmischer Maßstab colorbar

Gibt es eine Möglichkeit, die Farbe bar-Skala zu melden, die auf ein seaborn heat-map-Diagramm?

Ich bin mit einer pivot-Tabelle-Ausgabe von pandas als Eingabe für den Aufruf

 sns.heatmap(df_pivot_mirror,annot=False,xticklabels=256,yticklabels=128,cmap=plt.cm.YlOrRd_r)

Danke.

InformationsquelleAutor fulatoro | 2016-04-27
  1. 15

    Ja, aber seaborn hat hart-codiert linearer tick locator für die Farbskala, so dass das Ergebnis vielleicht nicht ganz das, was Sie wollen:

    # http://matplotlib.org/examples/pylab_examples/pcolor_log.html
# modified to use seaborn

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.colors import LogNorm
import numpy as np
from matplotlib.mlab import bivariate_normal
import seaborn as sns; sns.set()


N = 20
X, Y = np.mgrid[-3:3:complex(0, N), -2:2:complex(0, N)]

# A low hump with a spike coming out of the top right.
# Needs to have z/colour axis on a log scale so we see both hump and spike.
# linear scale only shows the spike.
Z1 = bivariate_normal(X, Y, 0.1, 0.2, 1.0, 1.0) + 0.1 * bivariate_normal(X, Y, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0)

fig, axs = plt.subplots(ncols=2)

sns.heatmap(Z1, ax = axs[0])
sns.heatmap(Z1, ax = axs[1],
            #cbar_kws={'ticks':[2,3]}, #Can't specify because seaborn does
            norm=LogNorm(vmin=Z1.min(), vmax=Z1.max()))


axs[0].set_title('Linear norm colorbar, seaborn')
axs[1].set_title('Log norm colorbar, seaborn')
plt.show()

    Finden Sie die pylab Beispiel dieser begann mit dem für ein pylab-version, die automatisch bekommt Farbskala hilfsstrichbeschriftungen (ist aber sonst nicht so hübsch).

    Seaborn Heatmap mit logarithmischer Maßstab colorbar

    Bearbeiten können Sie die seaborn-code, damit es funktioniert: wenn Sie ändern die plot() Funktion in /seaborn/matrix.py (ver Version 0.7.0):

        # Possibly add a colorbar
    if self.cbar:
        ticker = mpl.ticker.MaxNLocator(6)
        if 'norm' in kws.keys():
            if type(kws['norm']) is mpl.colors.LogNorm:
                ticker = mpl.ticker.LogLocator(numticks=8)

    erhalten Sie:

    Seaborn Heatmap mit logarithmischer Maßstab colorbar

    Ich werde vorschlagen, dass auf der seaborn github, aber wenn Sie wollen, dass es früher, das ist es.

    • seaborn Problem github.com/mwaskom/seaborn/issues/459 macht es auch reparierbar (ein anders)
    • Das Ding ist nur, wenn einige der Werte negativ sind, dann ist das ein problem. Der hyperbolische, inverse sin (arcsinh) besser funktioniert für negative und 0-Werte.
    • Es ist nicht ein arcsinh eingebaut, um matplotlib, aber Sie können SymLogNorm für negative Werte. Nicht sicher, ob es verarbeitet 0 ist obwohl. matplotlib.org/devdocs/tutorials/colors/...
    InformationsquelleAutor cphlewis
  2. 7

    Können Sie normalisieren die Werte auf der Farbskala mit matplotlib.Farben.LogNorm.
    Ich hatte auch manuell die Etiketten in seaborn und endete mit dem folgenden code:

    #!/usr/bin/env python3

import math

import numpy as np
import seaborn as sn
from matplotlib.colors import LogNorm

data = np.random.rand(20, 20)

log_norm = LogNorm(vmin=data.min().min(), vmax=data.max().max())
cbar_ticks = [math.pow(10, i) for i in range(math.floor(math.log10(data.min().min())), 1+math.ceil(math.log10(data.max().max())))]

sn.heatmap(
    data,
    norm=log_norm,
    cbar_kws={"ticks": cbar_ticks}
)

    Seaborn Heatmap mit logarithmischer Maßstab colorbar

    InformationsquelleAutor
  3. 0

    Reaktion auf cphlewis (ich habe nicht genug reputation), ich löste das problem mit Hilfe von cbar_kws; als ich das hier sah: seaborn clustermap: set Farbskala Zecken.

    Beispielsweise cbar_kws={"ticks":[0,1,10,1e2,1e3,1e4,1e5]}.

    s=np.random.rand(20,20)
sns.heatmap(s, norm=LogNorm(s.min(),s.max()),
            cbar_kws={"ticks":[0,1,10,1e2,1e3,1e4,1e5]},
            vmin = 0.001, vmax=10000)
plt.show()

    Haben einen schönen Tag.

    • Wo kommt LogNorm kommen? Auch die heatmap für sns.heatmap nicht zeigen norm: was tut es?
    InformationsquelleAutor Jándrë
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