【画图】Python绘制热力图方法以及保存不全问题（seaborn.heatmap）

﹏ヽ暗。殇╰゛Y 2023-02-19 15:28 16阅读 0赞

# 0 前言 #

鉴于Matlab画图已经被封，自此画图战线全部转移到Python上来，这篇博客描述了Python画热力图的方法以及我踩到的坑。

# 1 程序 #

## 1.1 导入包 ##

这里使用seaborn的heatmap函数绘制

import matplotlib.pyplot as plt
    import pandas as pd
    import seaborn as sns

## 1.2 载入CSV文件 ##

这里替换自己要画的矩阵，选择好index\_col。及矩阵的每一行每一列是什么，要考虑好。

df_2 = pd.read_csv('HeatMap.csv',index_col='Model')

## 1.3 绘制热力图 ##

fig = plt.figure()
    ax  = fig.add_subplot(1,1,1)
    p1 = sns.heatmap(df_2,annot=True,ax=ax)
    ax.set_title('Heat Map')
    ax.set_xlabel('')
    ax.set_ylabel('')

## 1.4 保存 ##

先获取活动图，再用savefig保存

s1 = p1.get_figure()
    s1.savefig('HeatMap.jpg',dpi=300,bbox_inches='tight')

# 2 踩到的坑 #

## 2.1 CSV文件格式问题 ##

首先是CSV文件编码，最好不要直接把excel重命名成csv，而是另存为csv，因为excel的编码方式与CSV不同，如果直接重命名可能导致read\_csv函数爆编码错误。

CSV文件内容问题，尤其是矩阵各行各列的标题，可以不保留标题，后续再使用函数添加，也可以在CSV文件中定义好，读取的时候选择好index\_col。

## 2.2 画图问题 ##

变量ax的目的是确定好坐标轴，使用sns.heatmap指定好坐标轴，各参数的作用再后文参考文献中。

## 2.3 保存图像不完整问题 ##

我遇到了保存图像不完整的问题，一开始以为是版本问题，后来发现，直接在jupyter notebook中显示时一切正常，但是保存后发现左边不完整，才知道是保存的问题。

s1.savefig('HeatMap.jpg',dpi=300,bbox_inches='tight')

在这里指定 bbox\_inches='tight’后，Bug修复，一切结束。

# 3 参考 #

关于seaborn.heatmap函数的详细解读  
参考：  
\[1\]、函数解读：[看这里][Link 1]  
\[2\]、保存不完整，[看这里][Link 2]

seaborn.heatmap(data, vmin=None, vmax=None,cmap=None, center=None, robust=False, annot=None, fmt=’.2g’, annot_kws=None,linewidths=0, linecolor=’white’, cbar=True, cbar_kws=None,cbar_ax=None,square=False, xticklabels=’auto’, yticklabels=’auto’,mask=None, ax=None,**kwargs)

> （1）热力图输入数据参数:  
> data:矩阵数据集，可以是numpy的数组（array），也可以是pandas的DataFrame。如果是DataFrame，则df的index/column信息会分别对应到heatmap的columns和rows，即pt.index是热力图的行标，pt.columns是热力图的列标

> （2）热力图矩阵块颜色参数: vmax,vmin:分别是热力图的颜色取值最大和最小范围，默认是根据data数据表里的取值确定  
> cmap:从数字到色彩空间的映射，取值是matplotlib包里的colormap名称或颜色对象，或者表示颜色的列表；改参数默认值：根据center参数设定  
> center:数据表取值有差异时，设置热力图的色彩中心对齐值；通过设置center值，可以调整生成的图像颜色的整体深浅；设置center数据时，如果有数据溢出，则手动设置的vmax、vmin会自动改变  
> robust:默认取值False；如果是False，且没设定vmin和vmax的值，热力图的颜色映射范围根据具有鲁棒性的分位数设定，而不是用极值设定

> （3）热力图矩阵块注释参数:  
> annot(annotate的缩写):默认取值False；如果是True，在热力图每个方格写入数据；如果是矩阵，在热力图每个方格写入该矩阵对应位置数据  
> fmt:字符串格式代码，矩阵上标识数字的数据格式，比如保留小数点后几位数字  
> annot\_kws:默认取值False；如果是True，设置热力图矩阵上数字的大小颜色字体，matplotlib包text类下的字体设置；官方文档：

> （4）热力图矩阵块之间间隔及间隔线参数： linewidths:定义热力图里“表示两两特征关系的矩阵小块”之间的间隔大小  
> linecolor:切分热力图上每个矩阵小块的线的颜色，默认值是’white’

> （5）热力图颜色刻度条参数： cbar:是否在热力图侧边绘制颜色刻度条，默认值是True  
> cbar\_kws:热力图侧边绘制颜色刻度条时，相关字体设置，默认值是None  
> cbar\_ax:热力图侧边绘制颜色刻度条时，刻度条位置设置，默认值是None

> （6）square:设置热力图矩阵小块形状，默认值是False xticklabels,  
> yticklabels:xticklabels控制每列标签名的输出；yticklabels控制每行标签名的输出。默认值是auto。如果是True，则以DataFrame的列名作为标签名。如果是False，则不添加行标签名。如果是列表，则标签名改为列表中给的内容。如果是整数K，则在图上每隔K个标签进行一次标注。  
> 如果是auto，则自动选择标签的标注间距，将标签名不重叠的部分(或全部)输出

> mask:控制某个矩阵块是否显示出来。默认值是None。如果是布尔型的DataFrame，则将DataFrame里True的位置用白色覆盖掉  
> ax:设置作图的坐标轴，一般画多个子图时需要修改不同的子图的该值  
> \*\*kwargs:All other keyword arguments are passed to ax.pcolormesh

[Link 1]: https://www.php.cn/python-tutorials-391565.html
[Link 2]: https://blog.csdn.net/qq_31648921/article/details/88560191