在 seaborn 中合并两个热图
matplotlibpythondata visualization
要在 seaborn 中合并两个热图，我们可以采取以下步骤 −
步骤
设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。
创建两个 Pandas 数据框。
创建一个图形和一组子图，ax1 和 ax2。
在 ax1 和 ax2 上将矩形数据绘制为颜色编码矩阵。
将 刻度 和 刻度标签(如果存在)移动到轴的右侧。
保持子图之间填充的最小宽度，占平均轴宽度的一小部分。
要显示图形，请使用 show() 方法。
示例
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True
df1 = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 4), columns=list("ABCD"))
df2 = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 4), columns=list("WXYZ"))
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(ncols=2)
fig.subplots_adjust(wspace=0.01)
sns.heatmap(df1, cmap="plasma", ax=ax1, cbar=False)
sns.heatmap(df2, cmap="hot", ax=ax2, cbar=False)
ax2.yaxis.tick_right()
fig.subplots_adjust(wspace=0.001)
plt.show()
输出
它将产生以下输出 −
