块大小不等的 Python 热图答案

【问题标题】：Python heatmap with unequal block sizes块大小不等的 Python 热图
【发布时间】：2020-02-05 09:30:19
【问题描述】：

我有以下数据集：

results=[array([6.06674849e-18, 2.28597646e-03]), array([0.02039694, 0.01245901, 0.01264321, 0.00963068]), array([2.28719585e-18, 5.14800709e-02, 2.90957713e-02, 0.00000000e+00,
       4.22761202e-19, 3.21765246e-02, 8.86959187e-03, 0.00000000e+00])]

我想从中创建一个类似于下图的热图：

是否可以使用 seaborn 或 matplotlib 或任何其他绘图包创建这样的图表，如果可以，如何做到这一点？

【问题讨论】：

你能告诉我们一些关于result的事情吗？第一个元素是 x 轴，第二个元素是 y 轴，第三个元素是颜色吗？

标签： python matplotlib seaborn heatmap

【解决方案1】：

一种方法是使用np.repeat 使行长度相等。这只有在所有行的长度都是最长行长度的除数时才有效。

数据建议使用LogNorm，尽管这样的规范会因样本输入中的零而分散注意力。

一些代码来说明这个想法：

from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib import colors as mcolors
import numpy as np

results = [np.array([6.06674849e-18, 2.28597646e-03]),
           np.array([0.02039694, 0.01245901, 0.01264321, 0.00963068]),
           np.array([2.28719585e-18, 5.14800709e-02, 2.90957713e-02, 0.00000000e+00,
                     4.22761202e-19, 3.21765246e-02, 8.86959187e-03, 0.00000000e+00])]
longest = max([len(row) for row in results])
equalized = np.array( [np.repeat(row, longest // len(row)) for row in results])
# equalized = np.where(equalized == 0, np.NaN, equalized)
norm = mcolors.LogNorm()
heatmap = plt.imshow(equalized, cmap='nipy_spectral', norm=norm, interpolation='nearest',
                     origin='lower', extent=[0, 6000, 0.5, len(results)+0.5])
plt.colorbar(heatmap)
plt.gca().set_aspect('auto')
plt.yticks(range(1, len(results) + 1))
plt.show()

另一个有 7 个级别的示例（随机数）。输入生成为：

bands = 7
results = [np.random.uniform(0, 1, 2**i) for i in range(1, bands+1)]

【讨论】：