用python的matplotlib包绘制热度图-白红宇

用python的matplotlib包绘制热度图

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发布时间：2019-05-25

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python里的matplotlib是一个很强大的绘图软件包。可以绘制类似matlab和R软件效果的图样。这几天尝试着从原始数据得到一个。就用了这个软件包。效果还好。虽然软件很庞大很复杂，但是遇到的各种问题都还能比较好地解决。最后得到了我想要的结果。

代码如下：

                 01          #!/usr/bin/python        
      
                 02          import numpy as NP        
      
                 03          A = NP.array([        
      
                 04          [6.55,6.76,7.32,5.6,5.94,],        
      
                 05          [0.01,0.01,0.04,0.02,0.11,],        
      
                 06          [6.45,6.29,4.34,4.57,7.15,],        
      
                 07          [8.73,10.67,6.9,8.25,8.53,],        
      
                 08          [0.03,0.01,0.05,0.01,0.07,],        
      
                 09          [1.36,1.41,0.8,0.98,1.36,],        
      
                 10          [0,0,0,0,0.01,],        
      
                 11          [2.09,2.93,1.94,1.96,3.56,],        
      
                 12          [3.61,3.37,2.62,6.99,4.6,],        
      
                 13          [6.08,7.04,4.72,4.78,7.2,],        
      
                 14          [1.67,0.92,0.62,3.87,0.75,],        
      
                 15          [0.01,0,0,0.11,0.18,],        
      
                 16          [0.03,0,0.13,0.03,0.24,],        
      
                 17          [1.66,1.8,1.81,1.81,2.12,],        
      
                 18          [3.37,3.48,4.39,3.02,3.2,],        
      
                 19          [4.77,4.91,8.62,5.35,4.68,],        
      
                 20          [7.58,7.9,3.02,7.57,8.15,],        
      
                 21          [7.59,7.79,9.92,8.17,7.61,],        
      
                 22          [3.59,3.46,2.54,2.99,2.68,],        
      
                 23          [2.51,3.82,4.57,2.56,3.19,],        
      
                 24          [1.74,2.38,5.4,2.05,2.24,],        
      
                 25          [4.71,3.05,5.12,2.73,4.18,],        
      
                 26          [0.85,0.93,2.47,0.83,1.12,],        
      
                 27          [11.62,12.01,10.43,12.49,12.42,],        
      
                 28          [13.4,9.06,12.24,13.26,8.71,],        
      
                 29          ])        
      
                 30                   
      
                 31          from matplotlib import pyplot as PLT        
      
                 32          from matplotlib import cm as CM        
      
                 33          from matplotlib import axes        
      
                 34          # 设定一个图像，背景为白色。        
      
                 35          fig = PLT.figure(facecolor='w')        
      
                 36          #注意位置坐标，数字表示的是坐标的比例        
      
                 37          ax1 = fig.add_subplot(2,1,1,position=[0.1,0.15,0.9,0.8])        
      
                 38          #注意标记旋转的角度        
      
                 39          ax1.set_xticklabels(['','A','B','C','D','E'], range(6), rotation=-45 )        
      
                 40                   
      
                 41          # select the color map        
      
                 42          #可以有多种选择，这里我最终选择的是spectral，那个1000是热度标尺被分隔成多少块，数字越多，颜色区分越细致。        
      
                 43          #cmap = CM.get_cmap('RdYlBu_r', 1000)        
      
                 44          #cmap = CM.get_cmap('rainbow', 1000)        
      
                 45          cmap = CM.get_cmap('spectral', 1000)        
      
                 46                   
      
                 47          # map the colors/shades to your data        
      
                 48          #那个vmin和vmax是数据矩阵中的最大和最小值。这个范围要与数据的范围相协调。        
      
                 49          #那个aspect参数，对确定图形在整个图中的位置和大小有关系。上面的add_subplot中的position参数的数值要想有作用，这里的这个参数一定要选auto。        
      
                 50          map = ax1.imshow(A, interpolation="nearest", cmap=cmap,aspect='auto', vmin=0,vmax=15)        
      
                 51          #shrink是标尺缩小的比例        
      
                 52          cb = PLT.colorbar(mappable=map, cax=None, ax=None,shrink=0.5)        
      
                 53          cb.set_label('(%)')        
      
                 54                   
      
                 55          # plot it        
      
                 56          PLT.show()

剩下一些比较简单的图形调整问题，就用gimp来搞定了。这些尚不能解决的问题包括：

1）纵坐标是每隔5行才出现一个数字。我想调成每行都显示，但是yticklabel里找了半天不知道怎么弄。

2）纵坐标在左边，不知道如何改到右边去。

3）不知道如何修改热度区间的位置，比如想把他挪到整个图形的最右上角去。

4）坐标的标签是一个数组，但是很奇怪第一个一定要是空的来占一个位置。不知道是为什么。

5）的label（那个带括号的百分号符）不知道怎样改变方向。

原文来自：http://ribozyme.i.sohu.com/blog/view/182128700.htm，

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