Python 如何在一个图形中创建多个共享图例的seaborn热图？

我想在一个图中创建多个（此处：两个）seaborn热图，其中热图具有不同的值范围，但应包含一个共享图例

以下代码在一个图形中创建两个热图，但两个图的颜色编码不同

导入seaborn作为sns
将matplotlib.pyplot作为plt导入
作为pd进口熊猫
df=pd.DataFrame（np.random.random（（4,4）））
df2=pd.DataFrame（[1、.5、.9、.6]）
图，ax=plt.子批次（ncols=2，sharey=True）
sns_g=sns.heatmap（df，annot=True，yticklabels=True，ax=ax[0]）
sns_g2=sns.heatmap（df2，annot=True，cbar=False，ax=ax[1]）
#图子批次调整（右=0.6）
#cbar_ax=图添加轴（[1.1,0.15,0.05,77]）
#图颜色条（ax[1]，cax=cbar\u ax）
plt.紧_布局（）
plt.show（）

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我在sns_g中加入了cbar=True，只是为了表明这两个图例代表不同的范围。我想要显式地创建两个绘图。

fig.colorbar

想要一个

ScalarMappable

对象，而不是

轴

。但是seaborn的API让你不用担心

根据我在seaborn.pydata.org中搜索“热图”发现的its，函数签名是：

seaborn.heatmap(data, vmin=None, vmax=None, cmap=None, center=None,
                robust=False, annot=None, fmt='.2g', annot_kws=None, 
                linewidths=0, linecolor='white', cbar=True, cbar_kws=None, 
                cbar_ax=None, square=False, xticklabels='auto',
                yticklabels='auto', mask=None, ax=None, **kwargs)

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因此，您只需将相同的

vmin

和

vmax

值传递给两个热图，但将

cbar=False

和

cbar=True

传递给另一个热图

如果要手动创建颜色条，可以在网格中为其保留一个轴。使用

vmin

和

vmax

指定限制，并使用其中一个热图（例如

axs[0].集合[0]

）作为可缩放的输入，输入到

fig.colorbar

import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

df = pd.DataFrame(np.random.random((4,4)))
df2 = pd.DataFrame([1., .5, .9, .6])

vmin = min(df.values.min(), df2.values.min())
vmax = max(df.values.max(), df2.values.max())

fig, axs = plt.subplots(ncols=3, gridspec_kw=dict(width_ratios=[4,1,0.2]))

sns.heatmap(df, annot=True, cbar=False, ax=axs[0], vmin=vmin)
sns.heatmap(df2, annot=True, yticklabels=False, cbar=False, ax=axs[1], vmax=vmax)

fig.colorbar(axs[1].collections[0], cax=axs[2])

plt.show()

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高度相关：@ImportanceOfBeingErnest:谢谢您的推荐。但是，我不确定在这种情况下如何添加颜色映射。如果我取消对代码中的行的注释，我会得到：AttributeError:'AxesSubplot'对象没有属性'autoscale\u None'