追伸。そろそろおまえもseabornヒートマップを使うように。　母より

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はじめに

seabornのヒートマップの使い方をまとめました。
記事タイトルは相変わらずコピーメカに考えてもらってます。
母はヒートマップを暖房器具か何かだと思っているのかな？

seaborn ヒートマップの使い方

今回はseabornのflightsというデータを使っていきます。

script.ipynb
import seaborn as sns; sns.set()
import pandas as pd
flights = sns.load_dataset("flights")
display(flights.head())

※年月毎に乗客数があるだけのシンプルなデータです。

基本

script.ipynb
%matplotlib inline
flights = flights.pivot("month", "year", "passengers")
heatmap = sns.heatmap(flights)

セル内に数値表示 : annot

annot=Trueを指定すると、セル内に値が表示される。
fmtはannotを追加する際の文字列のフォーマット
少数1桁まではfmt=".1f"
少数2桁まではfmt=".2f"
整数ではfmt="d"

script.ipynb
heatmap = sns.heatmap(flights,annot=True,fmt="d")

カラーバーの範囲指定 : vmin,vmax

script.ipynb
heatmap = sns.heatmap(flights,annot=True,fmt="d",vmin=200,vmax=400)

カラーバーの範囲をロバストに : robust

script.ipynb
heatmap = sns.heatmap(flights,annot=True,fmt="d",robust=True)

セル境界線の幅設定 : linewidths

linewidthsを設定することで、セル間に隙間を持たせることができる。

script.ipynb
heatmap = sns.heatmap(flights,annot=True,fmt="d",linewidths=.5)

セル境界線の色彩設定 : linecolor

script.ipynb
heatmap = sns.heatmap(flights,annot=True,fmt="d",linewidths=.5,linecolor="Blue")

色調の変更 : cmap

cmapで色調を変更できる。設定値の詳細は以下を参照。
https://matplotlib.org/examples/color/colormaps_reference.html

script.ipynb
heatmap = sns.heatmap(flights,cmap="Greens")

中央値の設定 : center

centerでセルを指定すると、そのセル部分を中央値の黒色としてヒートマップが形成される。
買ったばかりの鉄フライパン熱した時みたいで綺麗だと思った。

script.ipynb
heatmap = sns.heatmap(flights, center=flights.loc["July", 1955])

カラーバーの有無 : cbar

cbar=Falseでカラーバーを非表示に。

script.ipynb
heatmap = sns.heatmap(flights,cbar=False)

正方形 : square

square=Trueでヒートマップが正方形になるよ。

script.ipynb
heatmap = sns.heatmap(flights,square=True)

X軸,Y軸の設定 : xticklabels , yticklabels

xticklabels , yticklabelsに数値を指定すると間隔指定になる。

script.ipynb
heatmap = sns.heatmap(flights,xticklabels=5, yticklabels=2)

Falseを指定すると、非表示に。

script.ipynb
heatmap = sns.heatmap(flights,xticklabels=False, yticklabels=False)

応用編：カラーバーを下に持ってくる。

高さの比が9:1の縦２つのサブプロットを取得し、
それぞれ、ax,cbar_axに指定してやるとヒートマップの下にカラーバーを持ってくることができる。

script.ipynb
import matplotlib.pyplot as plt
grid_kws = {"height_ratios": (.9, .1), "hspace": .5}
f, (ax, cbar_ax) = plt.subplots(2, gridspec_kw=grid_kws)
heatmap = sns.heatmap(flights, ax=ax,
                      cbar_ax=cbar_ax,
                      cbar_kws={"orientation": "horizontal"}
                     )

おわりに

冬には温かい色調が良い。