Seabornでヒートマップ作成

はじめに

Pythonのグラフ描画ライブラリ"seaborn"で描画できるヒートマップについての備忘録．

Seabornとは

Seabornはグラフ描画ライブラリであるmatplotlibに基づいたデータ視覚化ライブラリです．matplotlibに比べて，簡潔なコードでより洗練されたグラフを出力することができます．

ヒートマップ

【デフォルト】

import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

arr_2d = np.arange(-8, 8).reshape((4, 4))

plt.figure()
sns.heatmap(arr_2d)

plt.show()

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【オプション】

sns![Figure_1.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3617469/120e583d-4fdd-966f-0e34-86ddaa2d67e5.png)
.heatmap(
    data,
    vmin=None,
    vmax=None,
    cmap=None,
    center=None,
    robust=False,
    annot=None,
    fmt='.2g',
    annot_kws=None,
    linewidths=0,
    linecolor='white',
    cbar=True,
    cbar_kws=None,
    cbar_ax=None,
    square=False,
    xticklabels='auto',
    yticklabels='auto',
    mask=None, ax=None,
    **kwargs
    )

---

vmin，vmax

最大値，最小値を設定．

sns.heatmap(arr_2d, vmin=-10, vmax=10)

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cmap

カラーマップを変更．

sns.heatmap(arr_2d, cmap="cividis")

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center

発散データをプロットする際に，カラーマップを中央に配置する値．このパラメータを使用すると，デフォルトのcmapが変更される．

sns.heatmap(arr_2d, center=-10) #1
sns.heatmap(arr_2d, center=0)   #2
sns.heatmap(arr_2d, center=10)  #3

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robust

Trueかつvminまたはvmaxがない場合，カラーマップの範囲は，極値の代わりにロバストな分位数を使って計算される．

sns.heatmap(arr_2d, robust=True)

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annot

Trueの場合，各セルにデータの値を書き込む．

sns.heatmap(arr_2d, annot=True)

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fmt

注釈を追加する際に使用する文字列フォーマットコード．

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annot_kws

annotがTrueの場合のmatplotlib.axes.Axes.text()のキーワード引数．

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linewidths

各セルを分割する線を引く．

sns.heatmap(arr_2d, linewidths=True)

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linecolor

各セルを分割する線の色を変更する．

sns.heatmap(arr_2d, linewidths=True, linecolor="Blue")

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cbar

カラーバーを描画するか設定する．

sns.heatmap(arr_2d, cbar=False)

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cbar_kws

matplotlib.figure.Figure.colorbar()のキーワード引数．

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square

Trueの場合，各セルが正方形になるようにAxesのアスペクトを"equal"に設定する．

sns.heatmap(arr_2d, cbar=False)

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xticklabels, yticklabels

Trueの場合，データフレームの列名をプロットする．Falseの場合，列名をプロットしない．リスト形式の場合，これらの代替ラベルをxticklabelsとしてプロットする．整数の場合，列名を使用するが，n個のラベル毎にプロットする．autoの場合，重複しないラベルを密にプロットする．

lst_x = ["A", "B", "C", "D"]
lst_y = ["AA", "BB", "CC", "DD"]
plt.figure()
sns.heatmap(arr_2d, xticklabels=lst_x, yticklabels=lst_y)

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square

Trueの場合，各セルが正方形になるようにAxesのアスペクトを"equal"に設定する．

sns.heatmap(arr_2d, cbar=False)

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mask

maskがTrueのセルにはデータが表示されない．値がないセルは自動的にマスクされる．

#対角行列をマスクする
mask = np.eye(len(arr_2d))
sns.heatmap(arr_2d, mask=mask)