Python 海生热图注释在单元格中的位置 SeaN热图中的注释默认位于每个单元的中间。 是否可以将注释移动到“左上角”。

您可以使用seaborn的

注释，并设置垂直（va）和水平（ha）对齐方式，如下所示（有时效果不好）：


另一种手动放置标签的方法如下：

import seaborn as sns
import numpy as np
import matplotlib.pylab as plt

data = np.random.randint(100, size=(5,5))
ax = sns.heatmap(data)

# put labels manually
for y in range(data.shape[0]):
    for x in range(data.shape[1]):
        plt.text(x, y+1, '%d' % data[data.shape[0] - y - 1, x],
         ha='left',va='top', color='r')
plt.show()


要了解更多信息并理解matplotlib中的文本布局（为什么第一个示例不好？），请阅读此主题：
一个好主意可能是使用热图中的注释，这些注释由
annot=True
参数生成，然后将它们向上移动半个像素宽，向左移动半个像素宽。
为了使此移动位置成为文本本身的左上角，
ha
和
va
关键字参数需要设置为
annot\u kws
。
移位本身可以使用平移变换来完成

import seaborn as sns
import numpy as np; np.random.seed(0)
import matplotlib.pylab as plt
import matplotlib.transforms

data = np.random.randint(100, size=(5,5))
akws = {"ha": 'left',"va": 'top'}
ax = sns.heatmap(data,  annot=True, annot_kws=akws)

for t in ax.texts:
    trans = t.get_transform()
    offs = matplotlib.transforms.ScaledTranslation(-0.48, 0.48,
                    matplotlib.transforms.IdentityTransform())
    t.set_transform( offs + trans )

plt.show()


这种行为有点违反直觉，因为变换中的
+0.48
将标签向上移动（与轴的方向相反）。seaborn版本0.8似乎纠正了这种行为；对于seaborn 0.8或更高版本的绘图，请使用更直观的变换

offs = matplotlib.transforms.ScaledTranslation(-0.48, -0.48,
                    matplotlib.transforms.IdentityTransform())

热图注释放置在
xticks
和
yticks
的
x，y
位置。默认情况下，注释以记号位置为中心。通过设置
ha=left
，
va=top
在
annot_kws
中所做的一切就是设置相对于记号位置的文本位置，而不是相对于单元格的位置：注意注释现在位于记号标签的左侧，顶部现在与记号标签的中心对齐。非常右侧。我特别添加了最后一个链接来澄清这种行为。还要注意，第二种方法中的标签是不正确的：因为y位置从上到下，但是循环从下到上，标签是垂直翻转的。（看看（4,3）和（4,1）。两者中较轻的一个应该显示标签
1
，但它显示的是
27
是的，但是当你在循环中更改
x
和
y
时，你可以在任何需要的位置放置标签，而不带
ha
和
va
。我现在不是说
ha
和
va
。你的seco中的标签第二个数字与数据不符。我认为这是正确的答案……在接受它之前，我只需等待几个小时。同样，您对我的帮助非常完美。谢谢！为了获得显示的行为，我相信ScaledTranslation的前两个参数都应该是否定的。@NasaGeek问题要求“左上角”。要获得该值，您需要
~-0.5、+0.5）
。如果您同时使用负数（
~-0.5、-0.5）
），则注释将位于“左下角”，另外
为“va”：“bottom”
，这不是问题所要求的。@importantanceofbeingernest那么我只能假设matplotlib或seaborn发生了一些变化。在mpl 2.0.2和seaborn 0.8.0上，您的确切代码将注释向下和向左移动到相邻的单元格中。@NasaGeek在seaborn更新中一定有什么变化，在热图代码。我相应地更新了答案。谢谢你指出这一点！
offs = matplotlib.transforms.ScaledTranslation(-0.48, -0.48,
                    matplotlib.transforms.IdentityTransform())