Matplotlib seaborn的多层热图？

我有一个3列的数据框。每列都包含一些“标签”。我想研究三列标签之间的对应关系。因此，我为每对列创建了3个热图，显示了一对标签出现的次数

例如：

colA  | colB  | colC

dog     car     USA
cat     plane   Germany
fish    truck   Spain
eagle   bike    France
dog     car     USA
eagle   train   UK

上面前两列的热图为：

dog      2     0     0     0     0
cat      0     1     0     0     0
fish     0     0     1     0     0
eagle    0     0     0     1     1
        car  plane truck bike train

现在，以同样的方式，我可以创建另外两个热图。我的问题是，我是否可以将其中两个（例如，保持水平轴不变，并为其他两列添加两个垂直轴）组合起来创建包含整个三元组对应关系的热图

对不起，如果我的问题看起来有点模糊，但我想看看是否有办法以热图的方式可视化三方通信

此链接可以帮助您：

以上链接中的答案之一： 有几个选项可以同时显示两个数据集：

选项1-绘制两个数据集差异的热图（或比率，在您的情况下更合适的）

然后给出几个比较图

选项2-将1个数据集显示为pcolor，另一个显示为countour：

pcolor(D1)
contour(D2)

如果您确实需要同时显示N>2个数据集，我会选择contour或contourf：

contourf(D1,cmap='Blues')
contourf(D2,cmap='Reds', alpha=0.66)
contourf(D2,cmap='Reds', alpha=0.33)

3个contourf命令的输出示例

或

3个轮廓命令的输出示例

---

不幸的是，类似的alpha技巧在pcolor上不起作用。

如果你能解释一下热图应该是什么样子，那会有帮助。选项可能是，或者也可能是，如果至少两列的唯一类别数量不相同怎么办？@ImportanceOfBeingErnest：关于唯一类别的数量，是否可以沿着数据帧向下移动，直到数量相等，即使您在每列的不同行停止？关于风格，这很好，但我不知道如何根据我的情况调整它，因为我真的不理解那里的代码。columnA中有4个类别，columnC中有5个类别。我不知道那张热图应该是什么样子。但是，如果可以创建相同形状的相应矩阵，则可以应用任何链接（即使不理解它们）。

contourf(D1,cmap='Blues')
contourf(D2,cmap='Reds', alpha=0.66)
contourf(D2,cmap='Reds', alpha=0.33)

contour(D1,cmap='Blues')
contour(D2,cmap='Reds')
contour(D2,cmap='Reds')