如何使用 Matplotlib“imshow”在行方向上缩放热图中的值？答案

【问题标题】：How to scale values in the heamap in row direction using Matplotlib's "imshow"?如何使用 Matplotlib“imshow”在行方向上缩放热图中的值？
【发布时间】：2015-12-18 17:26:19
【问题描述】：

是否有类似 R 的功能（heatmap(x, scale="row",..) 可以在 Matplotlib 中按行方向缩放值？

-- 当前代码 ---

im = ax_heatmap.imshow(z, aspect='auto', cmap=cmap, interpolation='nearest')

有一篇文章提到了使用 vmin 和 vmax 参数进行缩放，但没有讨论如何在特定方向（行或列）进行缩放。

【问题讨论】：

图像中的所有像素都有一个单一的颜色图和标准。我不明白你的问题。
@tcaswell：很抱歉造成混淆。我已经生成了一个热图，为了突出显示逐行模式，我需要在绘制热图之前缩放行值。此功能存在于 R 包中（如“heatmap”包参数“scale”），我想知道 matplotlib 中是否有类似的东西？？

标签： python matplotlib scaling heatmap

【解决方案1】：

您必须自己进行标准化。如果绘图库为您完成了这项工作，那么在所有情况下都无法正确设置颜色条。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


shifts = np.linspace(1, 50, 25)[:, np.newaxis]
x = np.arange(50)[np.newaxis, :]
data = np.exp(-(x - shifts)**2 / 50) * shifts

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1)

im1 = ax1.imshow(data, interpolation='none', cmap='viridis')
fig.colorbar(im1, ax=ax1, label='raw values')

norm_data = (data - np.min(data, axis=1)[:, np.newaxis]) / np.ptp(data, axis=1)[:, np.newaxis]
im2 = ax2.imshow(norm_data, interpolation='none', cmap='viridis')
fig.colorbar(im2, ax=ax2, label='normalized by row')

【讨论】：