如何从 RGB 值创建热图？答案

【问题标题】：How to create a heatmap from RGB values?如何从 RGB 值创建热图？
【发布时间】：2022-01-18 15:11:07
【问题描述】：

我有一个旋转的 pandas 数据框，其中包含表示 RGB 值的元组：

import pandas as pd
import numpy as np
rgb = pd.DataFrame([np.random.randint(0, 255, 9), np.random.randint(0, 255, 9), np.random.randint(0, 255, 9)], index = ['r', 'g', 'b']).transpose()
rgbtuples = [tuple(i) for i in rgb.values]
df = pd.DataFrame([[1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3], [1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3], rgbtuples], index=['vertical', 'horizontal', 'rgb']).transpose()
df_pivot = df.pivot(index='vertical', columns = 'horizontal', values ='rgb')

就我而言，在输出中产生：

df_pivot
Out[0]: 
horizontal              1                2               3
vertical                                                  
1           (128, 75, 59)   (148, 77, 138)  (206, 47, 212)
2           (24, 219, 53)    (26, 58, 165)  (127, 66, 234)
3            (39, 13, 96)  (226, 251, 135)  (24, 116, 245)

其中df_pivot.iloc[0, 0] 对应于(r=128, g=75, b=59)。

我想使用这些值来创建热图，例如 seaborne。

有什么想法吗？

【问题讨论】：

感谢您的回答。如果我调用 sns.heatmap(df_pivot)，x 和 y 参数是元组，这会给出错误：设置带有序列的数组元素

标签： python pandas matplotlib seaborn

【解决方案1】：

Seaborn 的热图与颜色图一起使用，而您有明确的 rgb 值。您可以从df_pivot() 中的值创建一个numpy 数组（元组需要显式转换为数组）并使用imshow() 显示热图。

这是一个示例（稍微扩展数据，并使用不同的水平和垂直尺寸进行测试）：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np

rgb = pd.DataFrame([np.random.randint(0, 255, 20), np.random.randint(0, 255, 20), np.random.randint(0, 255, 20)],
                   index=['r', 'g', 'b']).transpose()
rgbtuples = [tuple(i) for i in rgb.values]
df = pd.DataFrame([np.tile(np.arange(1, 5), 5), np.repeat(np.arange(1, 6), 4), rgbtuples],
                  index=['vertical', 'horizontal', 'rgb']).transpose()
df_pivot = df.pivot(index='vertical', columns='horizontal', values='rgb')

fig, ax = plt.subplots()

df_pivot_asarray = np.array([[list(tup) for tup in row] for row in df_pivot.to_numpy()])

xlen = len(df_pivot.columns)
ylen = len(df_pivot.index)
ax.imshow(df_pivot_asarray, extent=[- 0.5, xlen - 0.5, -0.5, ylen - 0.5], origin='lower')
ax.set_xticks(range(xlen))
ax.set_xticklabels(df_pivot.columns)
ax.set_yticks(range(ylen))
ax.set_yticklabels(df_pivot.index)
ax.invert_yaxis() # seaborn shows the first row at the top
plt.show()

【讨论】：

【解决方案2】：

此代码将为您提供一个数字网格：

def colorValue(value):
    retVal=((value[0]&0x0ff)<<16)|((value[1]&0x0ff)<<8)|(value[2]&0x0ff)
    return retVal                                                           

colors=[]
df=pd.DataFrame(columns=['cell1','cell2','cell3'])
for index,(cell1,cell2,cell3) in df_pivot.items():
    print(index,cell1,cell2,cell3)
    

df=df.append({'cell1':colorValue(cell1),'cell2':colorValue(cell2), 'cell3':colorValue(cell3)},ignore_index=True)

【讨论】：