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python画图设置坐标轴的位置及角度及设置colorbar

发布时间:2021-01-12 22:52:47

用python画图

设置y轴在右边显示

f, ax = plt.subplots(figsize = (14, 10))
sns.heatmap(corr,cmap='RdBu', linewidths = 0.05, ax = ax)
ax.set_title('Correlation between features', fontsize=18, position=(0.5,1.05))

将y轴或者x轴进行逆序

ax.invert_yaxis()

ax.invert_xaxis()

ax.set_xlabel('X Label',fontsize=10)

设置Y轴标签的字体大小和字体颜色

ax.set_ylabel('Y Label',fontsize=15, color='r')

设置坐标轴刻度的字体大小

matplotlib.axes.Axes.tick_params

ax.tick_params(axis='y',labelsize=8) # y轴

ax.tick_params(axis='x',labelsize=6, colors='b', labeltop=True, labelbottom=False) # x轴

将x轴刻度放置在top位置的几种方法

ax.xaxis.set_ticks_position('top')

ax.xaxis.tick_top()

ax.tick_params(axis='x',labelsize=6, colors='b', labeltop=True, labelbottom=False) # x轴

修改tick的字体颜色

ax.tick_params(axis='x', colors='b') # x轴

旋转轴刻度上文字方向的两种方法

ax.set_xticklabels(ax.get_xticklabels(), rotation=-90)

ax.set_xticklabels(corr.index, rotation=90)

单独设置y轴或者x轴刻度的字体大小, 调整字体方向

ax.set_yticklabels(ax.get_yticklabels(),fontsize=6)

ax.set_xticklabels(ax.get_xticklabels(), rotation=-90)

旋转轴刻度上文字方向的两种方法

ax.set_xticklabels(ax.get_xticklabels(), rotation=-90)

ax.set_xticklabels(corr.index, rotation=90)

将x轴刻度放置在top位置的几种方法

ax.xaxis.set_ticks_position('top')

ax.xaxis.tick_top()

ax.tick_params(axis='x',labelsize=6, colors='b', labeltop=True, labelbottom=False)

import osimport matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pdimport numpy as npimport mathimport seaborn as snsimport matplotlib.gridspec as mgfrom sklearn import preprocessingos.chdir('C:/Users/86178/Desktop')x = pd.read_table('TME_Sender.csv',index_col=20,sep = ',')x.iloc[:,0:20] = preprocessing.scale(x.iloc[:,0:20])y = pd.read_table('ligand_receptor_matrix.txt',sep = '\t',index_col = 0)z = pd.read_csv('TSK_receiver.csv',index_col= 0)z.iloc[:,0:22] = preprocessing.scale(z.iloc[:,0:22])z = z.Tgs = mg.GridSpec(5, 5)plt.subplot(gs[0:4,1:4])zz = sns.heatmap(y,cmap='PuRd',linewidths= 1,yticklabels=False,cbar = False)zz.xaxis.set_ticks_position('top')zz.set_ylabel('')zz.set_xticklabels(zz.get_xticklabels(),rotation = 90,family = 'Times New Roman')plt.subplot(gs[4,1:4])a = sns.heatmap(x,cmap='bwr',linewidths= 1,xticklabels=False,cbar = False)a.yaxis.set_ticks_position('right')a.set_yticklabels(a.get_yticklabels(), rotation=0,family = 'Times New Roman')a.set_xticklabels(a.get_xticklabels(),family = 'Times New Roman')plt.ylabel('')plt.subplot(gs[:4,0])x = sns.heatmap(z,cbar = False,cmap = 'bwr')x.xaxis.set_ticks_position('top')x.set_xticklabels(x.get_xticklabels(),family = 'Times New Roman',rotation = 90)x.set_yticklabels(x.get_yticklabels(),family = 'Times New Roman')x.set_xlabel('')#x.xaxis.set_ticks_position('top')plt.show()
图片1.png

python设置colorbar

自己设置colorbar包含两方面:

自己设置colorbar的颜色组合及颜色占比自己设置colorbar的位置和大小

这两项比较简单和实用,matplotlib和seaborn都可以尝试。对于某些特殊的数据分布类型,想在一张图内显示的情况比较适合。
cmap的自己设置

cmap本质是一个RGBA格式的颜色列表,元素类型为np.array() ,np.array()里包含4个0-1的元素,前3个是RGB值,第4个为透明度。

seaborn取颜色列表可以用以下方式:

sns.light_palette('blue',reverse=True,n_colors=5)plt.cm.get_cmap('Blues', 5)plt.cm.get_cmap('cubehelix', 5)

假如数据中有两组相差比较大的数据构成,可考虑取两组颜色值合并,可通过n_colors参数控制两组颜色的占比,假如存在极值,极值能设置为特殊颜色。
colorbar的位置和大小

可以把colorbar作为单独的axes,自由地定义其位置和占图比例,例如colorbar可以这样设置:cbar_ax = fig.add_axes([0.7, 0.75, 0.025, 0.2]),在seaborn热图中有对应的参数接受自己设置的colorbar。

#!/usr/bin/env python# coding: utf-8 -*- import pandas as pdimport numpy as np## 以下为MACOS设置,linux请改为 ​matplotlib.use('Agg')matplotlib.use('TkAgg')## juypter notebook显示图像设置%matplotlib inlineimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snscmap= sns.light_palette('blue',reverse=True,n_colors=5)cmap2=sns.light_palette('red',reverse=False,n_colors=15)cmap.extend(cmap2)cmap.append(np.array([.3,.7,.6,1]))cmap.insert(0,np.array([.7,.7,.5,1]))fig = plt.figure(figsize=(4,7))ax = fig.add_axes([0.38, 0.3, 0.3, 0.65], facecolor = 'white')cbar_ax = fig.add_axes([0.7, 0.75, 0.025, 0.2])df = pd.DataFrame(np.random.rand(12,5))ax = sns.heatmap(df, ax=ax,annot=False, cmap=cmap, linewidths=.5, cbar_ax = cbar_ax)

下图的效果比照更显著


图片.png

画图时候marker参数的设置

marker type 含义
“.” point 点
“,” pixel 像素
“o” circle 圆
“v” triangle_down 下三角
“^” triangle_up 上三角
“<” triangle_left 左三角
“>” triangle_right 右三角
“1” tri_down 相似奔驰的标志
“2” tri_up 相似奔驰的标志
“3” tri_left 相似奔驰的标志
“4” tri_right 相似奔驰的标志
“8” octagon 八角形
“s” square 正方形
“p” pentagon 五角星
“*” star 星号
“h” hexagon1 六边形1
“H” hexagon2 六边形2
“+” plus 加号
“x” x x
“D” diamond 钻石
“d” thin_diamond 细的钻石
“ “ vline
“-“ hline 水平方向的线
“TICKLEFT” octagon 像素

去掉刻度线

plt.tick_params(bottom=False,top=False,left=False,right=False)


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