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_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)
