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カスタムアノテーションSeaborn Heatmap

SeabornをPythonで使用してヒートマップを作成します。渡された値でセルに注釈を付けることができますが、セルの意味を示す注釈を追加したいと思います。たとえば、単に_0.000000_を表示する代わりに、対応するラベル、たとえば「Foo」または0.000000 (Foo)を表示したいと思います。

ヒートマップ関数の Seabornドキュメンテーション は、ここで重要だと思われるパラメーターを使用して、少し暗号化されています：

_annot_kws : dict of key, value mappings, optional
  Keyword arguments for ax.text when annot is True.
_

_annot_kws_を値へのエイリアスの辞書、つまり_{'Foo' : -0.231049060187, 'Bar' : 0.000000}_などに設定しようとしましたが、AttributeErrorが発生しています。

これが私のコードです（再現性のためにここでデータ配列を手動で作成しました）：

_data = np.array([[0.000000,0.000000],[-0.231049,0.000000],[-0.231049,0.000000]])
axs = sns.heatmap(data, vmin=-0.231049, vmax=0, annot=True, fmt='f', linewidths=0.25)
_

_annot_kws_パラメーターを使用しない場合の（動作する）出力は次のとおりです。

Working output

そして、ここでIdoが_annot_kws_パラメーターを含む場合のスタックトレース：

_---------------------------------------------------------------------------
AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-57-38f91f1bb4b8> in <module>()
     12 
     13 
---> 14 axs = sns.heatmap(data, vmin=min(uv), vmax=max(uv), annot=True, annot_kws=kws, linewidths=0.25)
     15 concepts

/opt/anaconda/2.3.0/lib/python2.7/site-packages/seaborn/matrix.pyc in heatmap(data, vmin, vmax, cmap, center, robust, annot, fmt, annot_kws, linewidths, linecolor, cbar, cbar_kws, cbar_ax, square, ax, xticklabels, yticklabels, mask, **kwargs)
    272     if square:
    273         ax.set_aspect("equal")
--> 274     plotter.plot(ax, cbar_ax, kwargs)
    275     return ax
    276 

/opt/anaconda/2.3.0/lib/python2.7/site-packages/seaborn/matrix.pyc in plot(self, ax, cax, kws)
    170         # Annotate the cells with the formatted values
    171         if self.annot:
--> 172             self._annotate_heatmap(ax, mesh)
    173 
    174         # Possibly add a colorbar

/opt/anaconda/2.3.0/lib/python2.7/site-packages/seaborn/matrix.pyc in _annotate_heatmap(self, ax, mesh)
    138             val = ("{:" + self.fmt + "}").format(val)
    139             ax.text(x, y, val, color=text_color,
--> 140                     ha="center", va="center", **self.annot_kws)
    141 
    142     def plot(self, ax, cax, kws):

/opt/anaconda/2.3.0/lib/python2.7/site-packages/matplotlib/axes/_axes.pyc in text(self, x, y, s, fontdict, withdash, **kwargs)
    590         if fontdict is not None:
    591             t.update(fontdict)
--> 592         t.update(kwargs)
    593         self.texts.append(t)
    594         t._remove_method = lambda h: self.texts.remove(h)

/opt/anaconda/2.3.0/lib/python2.7/site-packages/matplotlib/artist.pyc in update(self, props)
    755             func = getattr(self, 'set_' + k, None)
    756             if func is None or not six.callable(func):
--> 757                 raise AttributeError('Unknown property %s' % k)
    758             func(v)
    759             changed = True

AttributeError: Unknown property tokenized
_

最後に、スタックトレースの行に渡す属性kwsは辞書であり、基本的には次のようになります。

_kws = {'Foo': -0.231049060187, 'Bar': 0.0}
_

すべてが理にかなっていることを望み、誰でもできる助けを感謝します。

pythonheatmapseaborn
15
Tgsmith61591

この機能は、Seaborn 0.7.1の最新バージョンに追加されたばかりです。

Seaborn更新履歴 ：から

Heatmap（）のannotパラメーターは、ブール値に加えて長方形のデータセットを受け入れるようになりました。データセットが渡された場合、その値は注釈に使用され、メインデータセットはヒートマップセルの色に使用されます

ここに例があります

data = np.array([[0.000000,0.000000],[-0.231049,0.000000],[-0.231049,0.000000]])
labels =  np.array([['A','B'],['C','D'],['E','F']])
fig, ax = plt.subplots()
ax = sns.heatmap(data, annot = labels, fmt = '')

非数値ラベルを使用している場合、fmt = ''が必要です。デフォルト値はfmt = '。2g'であり、これは数値に対してのみ意味があり、テキストラベルに対してエラーが発生するためです。 enter image description here

35
ojy

aanot_kws Seabornの目的は異なります。つまり、whatではなく、howアノテーションへのアクセスを提供します

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.set()
fig, ax = plt.subplots(1,2)
ata = np.array([[0.000000,0.000000],[-0.231049,0.000000],[-0.231049,0.000000]])
sns.heatmap(data, vmin=-0.231049, vmax=0, annot=True, fmt='f', annot_kws={"size": 15}, ax=ax[0])
sns.heatmap(data, vmin=-0.231049, vmax=0, annot=True, fmt='f', annot_kws={"size": 10}, ax=ax[1]);

enter image description here

4
Sergey Bushmanov

現在のバージョンではこれが可能だとは思わない。あなたがハック-yの回避策を実行している場合、次のことができます...

# Create the 1st heatmap without labels 
sns.heatmap(data=df1, annot=False,)

# create the second heatmap, which contains the labels,
# turn the annotation on,
# and make it transparent
sns.heatmap(data=df2, annot=True, alpha=0.0)

テキストラベルの色付けに問題がある可能性があることに注意してください。ここでは、すべてのラベルを均一に黒にするカスタムcmapを作成しました。

4
user2489252