Python : seabornのヒートマップを回転させたりマスクさせたり

1. はじめに

seabornのヒートマップの調整を図ります。

具体的には、ヒートマップの回転とマスクを行います。

2. 準備

2.1. 環境

Python 3.7.1を使用しています。
使用環境はJupyter notebookです。

2.2. 必要なライブラリ

import numpy as np
import seaborn as sns

3. ヒートマップの回転

ヒートマップをぐるぐるさせます。

3.1. まずは行列を回転

heat = np.array([[0,1],[2,3]])

# 入力
print(
np.rot90(heat, k=0), 
np.rot90(heat, k=1),
np.rot90(heat, k=2),
np.rot90(heat, k=3),
sep='\n\n')

# 出力
[[0 1]
 [2 3]]

[[1 3]
 [0 2]]

[[3 2]
 [1 0]]

[[2 0]
 [3 1]]

90°ずつ回転していることが確認できると思います。

3.2. ヒートマップで可視化

# DATAを可視化したい行列と書き換える
sns.heatmap(DATA, cmap='Blues',
            square=True, cbar_kws={"shrink": .5},
            xticklabels=0, yticklabels=0)

「3.1.まずは行列を回転」の4つの結果を可視化すると、
下記の図のようにぐるぐると回転した結果が得られます。

3.2. 行列を左右反転

heat = np.array([[0,1],[2,3]])

# 入力
print(
np.rot90(heat, k=1).T,  # == np.rot90(heat, k=2)[::-1],
np.rot90(heat, k=2).T,  # == np.rot90(heat, k=3)[::-1],
np.rot90(heat, k=3).T,  # == np.rot90(heat, k=4)[::-1],
np.rot90(heat, k=4).T,  # == np.rot90(heat, k=5)[::-1],
sep='\n\n')

# 出力
[[1 0]
 [3 2]]

[[3 1]
 [2 0]]

[[2 3]
 [0 1]]

[[0 2]
 [1 3]]

heat の左右反転した行列が90°ずつ回転していることが確認できると思います。

可視化すると下記の図のようになります。

4. ヒートマップのマスク

ヒートマップのいらないところをマスクします。

4.1. マスクの前処理

目的に合わせて変更してください。

heat = np.ones((3,3))

# 1. 上三角行列をマスクする
mask = np.zeros((len(heat),len(heat)))
mask[np.triu_indices_from(mask, k=0)] = True  # k=1で対角成分を含める

# 2. 下三角行列をマスクする
mask = np.zeros((len(heat),len(heat)))
mask[np.tril_indices_from(mask, k=0)] = True  # k=1で対角成分を含める

# 3. 対角行列をマスクする
mask = np.eye(len(heat))

# 4. 特定の値をマスクする
mask = np.zeros((len(heat),len(heat)))
mask[np.where(heat==1)] = True                # np.where()の中に条件を入れる

4.2. ヒートマップで可視化

# DATAを可視化したい行列と書き換える
sns.heatmap(DATA, cmap='Blues',
            square=True, cbar_kws={"shrink": .5},
            xticklabels=0, yticklabels=0, mask=mask)

マスクをしていないものから順にみてみます。

1. マスクなし
   

2. 上三角行列をマスク
   

3. 下三角行列をマスク
   

4. 対角行列をマスク
   

5. 特定の値をマスク
   

4.3. マスクではなく0に変換

マスクをするのではなく、その成分を「0」に変換したい場合を考えます。
具体的には、maskが1の時の行列を取得して、該当する箇所を0に書き換えます。

for i in range(len(np.where(mask[:]==1)[0])):
    heat[np.vstack(np.where(mask[:]==1)).T[i][0], np.vstack(np.where(mask[:]==1)).T[i][1]]=0

5. 最後に

seabornのヒートマップの調整をいろいろと書いてみましたが、いかかだったでしょうか。
分かりづらい点や間違っている点があれば、ご指摘いただけると幸いです。

参考URL

・NumPy配列ndarrayを回転するnp.rot90
https://note.nkmk.me/python-numpy-rot90/

・numpy.triu_indices
https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.triu_indices.html