在pandas框架热图显示中使用中心发散颜色图

qf9go6mv 于 2023-10-14 发布在其他

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我想用一个发散的颜色Map表来给Pandas的背景上色。使这比人们想象的更棘手的方面是居中。在下面的示例中，使用了红色到蓝色的色彩Map表，但色彩Map表的中间不用于零附近的值。如何创建一个居中的背景色显示，其中零是白色，所有底片是红色色调，所有正片是蓝色色调？

import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns

np.random.seed(24)
df = pd.DataFrame()
df = pd.concat([df, pd.DataFrame(np.random.randn(10, 4)*10, columns=list('ABCD'))],
               axis=1)
df.iloc[0, 2] = 0.0
cm = sns.diverging_palette(5, 250, as_cmap=True)
df.style.background_gradient(cmap=cm).set_precision(2)

上述显示中的零具有红色色调，最接近白色背景的零用于负数。

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/59587631/use-center-diverging-colormap-in-a-pandas-dataframe-heatmap-display

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按热度按时间

rkue9o1l1#

import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import colors

np.random.seed(24)
df = pd.DataFrame()
df = pd.concat([df, pd.DataFrame(np.random.randn(10, 4)*10, columns=list('ABCD'))],
               axis=1)
df.iloc[0, 2] = 0.0
cm = sns.diverging_palette(5, 250, as_cmap=True)

def background_gradient(s, m, M, cmap='PuBu', low=0, high=0):
    rng = M - m
    norm = colors.Normalize(m - (rng * low),
                            M + (rng * high))
    normed = norm(s.values)
    c = [colors.rgb2hex(x) for x in plt.cm.get_cmap(cmap)(normed)]
    return ['background-color: %s' % color for color in c]

even_range = np.max([np.abs(df.values.min()), np.abs(df.values.max())])
df.style.apply(background_gradient,
               cmap=cm,
               m=-even_range,
               M=even_range).set_precision(2)

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