我正在尝试使用 seaborn 制作热图，但无法更改特定值的颜色。假设值 0 应为白色，值 1 应为灰色，然后使用 cmap 提供的调色板。
尝试使用面膜，但感到困惑。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import seaborn as sns
import pandas as pd
df = pd.read_csv('/home/test.csv', index_col=0)
fig, ax = plt.subplots()
sns.heatmap(df, cmap="Reds", vmin=0, vmax=15)
plt.show()
这是样本数据
TAG A B C D E F G H I J
TAG_1 1 0 0 5 0 7 1 1 0 10
TAG_2 0 1 0 6 0 6 0 0 0 7
TAG_3 0 1 0 2 0 4 0 0 1 4
TAG_4 0 0 0 3 1 3 0 0 0 10
TAG_5 1 0 1 5 0 2 1 1 0 11
TAG_6 0 0 0 0 0 0 0 0 0 12
TAG_7 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0
TAG_8 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0
TAG_9 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0
TAG_10 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
df.set_index('TAG', inplace=True)告诉seaborn标签应该用作标签，而不是数据。
“二元”颜色图从较低值的白色平滑过渡到最高值的深黑色。和谁玩vmin and vmax， 环境vmin=0 and vmax对于介于 1.5 和大约 5 之间的值，值 0 将是白色，而 1 将是任何所需类型的灰色。
要设置掩码，数据帧应转换为 2D numpy 数组并且为 float 类型。
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd
from io import StringIO
data_str = StringIO('''TAG A B C D E F G H I J
TAG_1 1 0 0 5 0 7 1 1 0 10
TAG_2 0 1 0 6 0 6 0 0 0 7
TAG_3 0 1 0 2 0 4 0 0 1 4
TAG_4 0 0 0 3 1 3 0 0 0 10
TAG_5 1 0 1 5 0 2 1 1 0 11
TAG_6 0 0 0 0 0 0 0 0 0 12
TAG_7 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0
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TAG_9 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0
TAG_10 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0''')
df = pd.read_csv(data_str, delim_whitespace=True)
df.set_index('TAG', inplace=True)
values = df.to_numpy(dtype=float)
ax = sns.heatmap(values, cmap='Reds', vmin=0, vmax=15, square=True)
sns.heatmap(values, xticklabels=df.columns, yticklabels=df.index,
cmap=plt.get_cmap('binary'), vmin=0, vmax=2, mask=values > 1, cbar=False, ax=ax)
plt.show()
或者，可以创建自定义颜色图。这样，颜色条也会显示调整后的颜色。
from matplotlib.colors import LinearSegmentedColormap
cmap_reds = plt.get_cmap('Reds')
num_colors = 15
colors = ['white', 'grey'] + [cmap_reds(i / num_colors) for i in range(2, num_colors)]
cmap = LinearSegmentedColormap.from_list('', colors, num_colors)
ax = sns.heatmap(df, cmap=cmap, vmin=0, vmax=num_colors, square=True, cbar=False)
cbar = plt.colorbar(ax.collections[0], ticks=range(num_colors + 1))
plt.show()
