Python 在seaborn热图中使用自定义步骤设置yticklabels

我想将自定义y记号添加到我的seaborn热图中。第一个选项是默认选项，但是当我添加记号时

他们走到了最顶端：

也尝试以这种方式添加Ytick，但标签也粘贴在顶部

yticklabels,yticks = [], []
for i in range(45):
    yticklabels.append(str(i) + "Mb")
    yticks.append(i)
ax = sns.heatmap(result, cmap=cmap, yticklabels = yticklabels)
ax.yticks = yticks

因此，完整的示例并不那么简单，但它是这样的：

for k,  chromosome in df_genome.iterrows():
    df_chromosome = df_blast[(df_blast.sseqid == chromosome.seqname)]
    print chromosome.seqname
    print(len(df_chromosome))
    for i in range(0, chromosome.end, args.step):
        start = i
        end = i + args.step
        if end > chromosome.end:
            continue
#            start = chromosome.end - args.step 
#            end = chromosome.end + 1
        #print start, end
        hits_count = len(df_chromosome[(df_chromosome.sstart >= start) & (df_chromosome.sstart <= end) & (df_chromosome.pident >= 80)])
        if hits_count > max_hits_count:
            max_chr_start = start
            max_chr_end = end
            max_chr = chromosome.seqname
            max_hits_count = hits_count
            print '->',chromosome.seqname,max_hits_count
        #print(chromosome.seqname, start, end, hits_count)
        position = start / 1000000.0
        result.append( [chromosome.seqname,position, hits_count] )
        #print result
df = pd.DataFrame(result)
df.columns = ['chromosome','position','hits']
result = pd.pivot_table(data=df,
                    index='position',
                    values='hits',
                    columns='chromosome')

#This is where I am stucked
    yticklabels = []
    for i in range(45):
    yticklabels.append(str(i) + "Mb")

    ax = sns.heatmap(result, cmap=cmap,yticklabels=7)

对于k，df_基因组中的染色体。iterrows（）： df_染色体=df_blast[（df_blast.sseqid==chromose.seqname）] 打印chromose.seqname 打印（len（df_染色体）） 对于范围内的i（0，chromose.end，args.step）： 开始=i 结束=i+args.step 如果end>染色体.end： 持续 #开始=染色体.end-args.step #结束=染色体。结束+1 #打印开始、结束 点击次数=len（df_染色体[（df_染色体.sstart>=start）&（df_染色体.sstart=80）]） 如果点击次数>最大点击次数： max_chr_start=开始 max_chr_end=end max_chr=chromose.seqname 最大点击次数=点击次数 打印'->'，染色体.seqname，最大点击数 #打印（chromose.seqname、开始、结束、点击次数） 位置=开始/1000000.0 结果.追加（[染色体.序列名称，位置，点击次数]） #打印结果 df=pd.DataFrame（结果） df.columns=['染色体'，'位置'，'hits'] 结果=pd.pivot_表（数据=df， index='position'， 值='hits'， 列（='染色体'） #这就是我受挫的地方 yticklabels=[] 对于范围（45）内的i： yticklabels.append（str（i）+“Mb”） ax=sns.heatmap（结果，cmap=cmap，yticklabels=7）

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您可能还需要设置

yticks

？@DavidG添加了一个示例，您可以创建一个

for k,  chromosome in df_genome.iterrows():
    df_chromosome = df_blast[(df_blast.sseqid == chromosome.seqname)]
    print chromosome.seqname
    print(len(df_chromosome))
    for i in range(0, chromosome.end, args.step):
        start = i
        end = i + args.step
        if end > chromosome.end:
            continue
#            start = chromosome.end - args.step 
#            end = chromosome.end + 1
        #print start, end
        hits_count = len(df_chromosome[(df_chromosome.sstart >= start) & (df_chromosome.sstart <= end) & (df_chromosome.pident >= 80)])
        if hits_count > max_hits_count:
            max_chr_start = start
            max_chr_end = end
            max_chr = chromosome.seqname
            max_hits_count = hits_count
            print '->',chromosome.seqname,max_hits_count
        #print(chromosome.seqname, start, end, hits_count)
        position = start / 1000000.0
        result.append( [chromosome.seqname,position, hits_count] )
        #print result
df = pd.DataFrame(result)
df.columns = ['chromosome','position','hits']
result = pd.pivot_table(data=df,
                    index='position',
                    values='hits',
                    columns='chromosome')

#This is where I am stucked
    yticklabels = []
    for i in range(45):
    yticklabels.append(str(i) + "Mb")

    ax = sns.heatmap(result, cmap=cmap,yticklabels=7)