Seaborn热力图行为

Question

考虑以下代码：

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8,5))
sns.heatmap(np.ones((4,4)), ax=ax, cbar=None, cmap="Blues", linewidths=1, linecolor='black')

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8,5))
sns.heatmap(np.ones((4,4)), ax=ax, cmap="Blues", linewidths=1, linecolor='black')

结果如下：

为什么添加参数cbar=None会改变结果呢？

- r0f1

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如果所有值都相同（这里是 1），则在确定值到颜色的归一化时存在一个自由参数。使用 vmin/vmax 参数（或 norm 参数）来固定归一化。 - ImportanceOfBeingErnest

Answer 1

根据 @Alpha 的说明，如 文档 所示，cbar 值应为布尔型。

cbar : 布尔型, 可选参数

是否绘制颜色条。

- pedro_bb7

Answer 2

这是cbar的默认行为，某种程度上是一个错误。

关闭cbar：

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8,5))
sns.heatmap(np.ones((4, 4)), ax=ax, cmap='Blues', linewidths=1, linecolor='black', cbar=False, vmin=0, vmax=2)

打开cbar：

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8,5))
sns.heatmap(np.ones((4,4)), ax=ax, cmap='Blues', linewidths=1, linecolor='black', cbar=True, vmin=0, vmax=2)

- Alpha

Answer 3

为了让两个图形具有相同的大小，您可以使用：

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8,5))
sns.heatmap(np.ones((4,4)), ax=ax, linewidths=1, linecolor='black', cmap="Blues",)
cbar = ax.collections[0].colorbar
cbar.remove()
plt.show()

和...

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8,5))
sns.heatmap(np.ones((4,4)), ax=ax, linewidths=1, linecolor='black', cmap="Blues",)
cbar = ax.collections[0].colorbar
#cbar.remove()
plt.show()

- René