极客笔记Matplotlib Seaborn Heatmap 颜色条大小的改变
通过本文你将了解到如何通过Matplotlib和Seaborn库来创建热图，并且控制颜色条的大小，为此我们需要完成以下任务：
- 创建一个简单的热图图表，并设置标签和颜色条尺寸
- 使用
Matplotlib来改变颜色条的大小 - 使用
Seaborn来改变颜色条的大小
阅读更多：Matplotlib 教程
简介
热图（热力图）是一种可视化工具，用于表示二维图形上的数据分布（或者说是统计表格中单元格的数据值）。
在热图中，每个单元格的颜色表示对应的数据值，可以使数据易于观察和分析。
我们将使用Python中的两个最受欢迎的可视化库之一Matplotlib和Seaborn，来创建热图。
创建一个简单的热图图表，并设置标签和颜色条尺寸
我们将从一个简单的例子开始，该例子使用Python中的随机数据，并使用NumPy库生成一个随机矩阵。
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
#生成数据
data = np.random.rand(5, 5)
#创建热图
sns.heatmap(data)
#设置坐标轴标签
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
#设置颜色条尺寸
plt.gcf().colorbar.set_ticks([0, 0.5, 1])
plt.gcf().colorbar.set_ticklabels(['low', 'medium', 'high'])
#显示热图
plt.show()
我们能看到图表的左侧和底部有标签，颜色条的尺寸设置为low、medium、high。但是，颜色条的尺寸仍然很大，我们将使用Matplotlib和Seaborn库来控制它的大小。
使用 Matplotlib 来改变颜色条的大小
使用 Matplotlib 改变颜色条大小的方法非常简单，我们可以通过添加cbar_kws参数来控制颜色条的相关属性，如下所示：
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
#生成数据
data = np.random.rand(5, 5)
#创建热图
sns.heatmap(data, cbar_kws={'shrink': 0.5})
#设置坐标轴标签
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
#显示热图
plt.show()
可以看到，我们将颜色条大小缩小了一半，这样它就更适合我们的图表了。
使用 Seaborn 来改变颜色条的大小
Seaborn提供了许多方法来控制热图中颜色条的大小。我们将使用 Colorbar类中的set_size方法来改变颜色条的大小，代码如下：
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
#生成数据
data = np.random.rand(5, 5)
#创建热图
ax = sns.heatmap(data)
#设置坐标轴标签
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
#使用 Colorbar 类的 set_size 方法来改变颜色条的大小
cbar = ax.collections[0].colorbar
cbar.set_size(0.5*cbar.ax.get_size())
#显示热图
plt.show执行后的结果如下图所示：
可以看到，我们将颜色条大小缩小了一半，这样它就更适合我们的图表了。
总结
本文演示了如何使用Matplotlib和Seaborn库来创建热图，并控制颜色条的大小。我们从一个简单的例子入手，并使用NumPy库生成随机数据。接着，我们设置了坐标轴标签和颜色条尺寸，并展示了如何使用Matplotlib和Seaborn库来控制颜色条的大小。这些技术可以帮助您创建更美观、更易于阅读的图表。