如何使用matplotlib绘制热力图？

Question

如何使用Python和Matplotlib绘制像以下这样的图片？ 我知道如何绘制2D热图，但是在热图上方和颜色条之间加入条形图让我非常困惑。 如何在图片上添加这两个条形图，并显示x轴或y轴上的数字属于哪个组？

感谢所有回复。

参考图片链接：

- misakayu

Answer 1

一种系统而直接的方法，虽然在开始时有点繁琐，是使用 matplotlib.gridspec.GridSpec。

首先设置网格：

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.gridspec import GridSpec

fig = plt.figure()
gs = GridSpec(2, 3, width_ratios=[10, 1, 1], height_ratios=[1, 10])

这给我们提供了一个2行3列的网格，其中左下轴将是10x10，其他轴将是相对大小为10x1或1x10。这些比例可以根据您的喜好进行调整。请注意，顶部中心/右侧轴将为空。

big_ax = fig.add_subplot(gs[1,0]) # bottom left
top_ax = fig.add_subplot(gs[0,0]) # top left
right_ax = fig.add_subplot(gs[1,1]) # bottom center
cbar_ax = fig.add_subplot(gs[1,2]) # bottom right

我会使用在谷歌上找到的通用基因组图片作为顶部和右侧的图片： 并且将生成一个随机热图。我使用imshow(aspect='auto')，这样图像对象和热图将占据各自轴的全部空间（否则它们将覆盖gridspec设置的高度/宽度比）。

im = plt.imread('/path/to/image.png')
# Plot your heatmap on big_ax and colorbar on cbar_ax
heatmap = big_ax.imshow(np.random.rand(10, 10), aspect='auto', origin='lower')
cbar = fig.colorbar(heatmap, cax=cbar_ax)

# Show your images on top_ax and right_ax
top_ax.imshow(im, aspect='auto')

# need to rotate my image. 
# you may not have to if you have two different images
from scipy import ndimage 
right_ax.imshow(ndimage.rotate(im, 90), aspect='auto')

# Clean up the image axes (remove ticks, etc.)
right_ax.set_axis_off()
top_ax.set_axis_off()

# remove spacing between axes
fig.subplots_adjust(wspace=0.05, hspace=0.05)

虽然默认的喷气式色图不太华丽，但您可以轻松使用它来重现您的OP所示的图形。

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编辑：如果你想生成顶部和右侧的基因组样式图，你可以尝试使用以下代码来创建顶部条形图：

from matplotlib.patches import Rectangle
from matplotlib.collections import PatchCollection

# draw the black line
top_ax.axhline(0, color='k', zorder=-1)

# box x-coords and text labels
boxes = zip(np.arange(0.1, 1, 0.2), np.arange(0.2, 1, 0.2))
box_text = ('A1', 'B1', 'B2', 'A2')
# color indicators for boxes
colors = (0, 1, 1, 0)
# construct Rects
patches = [Rectangle(xy=(x0, -1), width=(x1-x0), height=2) for x0,x1 in boxes]
p = PatchCollection(patches, cmap='jet')
# this maps the colors in [0,1] to the cmap above
p.set_array(np.array(colors))
top_ax.add_collection(p)

# add text
[top_ax.text((x0+x1)/2., 1.2, text, ha='center') 
    for (x0,x1), text in zip(boxes, box_text)]

# adjust ylims
top_ax.set_ylim(-2, 2)

如果想要将某些内容放置在正确的轴上，可以使用axvline并交换x坐标和y坐标。

right_ax.axvline(0, color='k', zorder=-1)

patches = [Rectangle(xy=(-1, y0), width=2, height=(y1-y0)) for y0, y1 in boxes]
p = PatchCollection(patches, cmap='jet')
p.set_array(np.array(colors))
right_ax.add_collection(p)

[right_ax.text(1.2, (y0+y1)/2., text, va='center') 
    for (y0, y1), text in zip(boxes, box_text)]
right_ax.set_xlim(-2,2)

这些修改会导致类似于以下内容：

- wflynny

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非常感谢您的回复。但是在您的情况下，该条形图仅从图片中读取，因此很难缩放大小并与X轴值完全匹配。有没有办法我们自己绘制条形图？谢谢！ - misakayu

非常感谢您的编辑！我现在会尝试这种方法！ - misakayu