python中的单列热映射

我的目标是有一个单列热图，但由于某些原因，如果我不使用二维数组，通常用于热图的代码就无法使用

vec1 = np.asarray([1,2,3,4,5])
fig, ax = plt.subplots()
plt.imshow(vec1, cmap='jet')

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我知道把我的单列向量显示为热图很奇怪，但对于我来说这是一个很好的视觉效果。我只想要一列彩色的方块，我可以沿着y轴给它们贴上标签，以向人们显示物品的排序列表

您可以使用Seaborn库来执行此操作。在Seaborn中，您可以标识要打印的特定列。在这种情况下，这将是您的数组。下面的内容应该可以完成你想要的

vec1 = np.asarray([1,2,3,4,5])
fig, ax = plt.subplots()
seaborn.heatmap([vec1])

然后，您只需像在pyplotlib中一样在热图上进行格式化

---

您可以使用Seaborn库来完成此操作。在Seaborn中，您可以标识要打印的特定列。在这种情况下，这将是您的数组。下面的内容应该可以完成你想要的

vec1 = np.asarray([1,2,3,4,5])
fig, ax = plt.subplots()
seaborn.heatmap([vec1])

然后，您只需像在pyplotlib中一样在热图上进行格式化

从开始，我提出了一种方法，使用Seaborn和Matplotlib实现巴甫洛夫在其注释中要求的操作（即，即使Seaborn没有

方向

参数，也在热图中交换轴）

让我们从前面的答案开始：

vec1 = np.asarray([1,2,3,4,5])
sns = heatmap([vec1])
plt.show()

在单个向量上使用热图可以得到以下结果：

好的，让我们交换x轴和y轴。为此，我们可以使用

仿射2D

变换，应用90度旋转

from matplotlib import transforms

tr = transforms.Affine2D().rotate_deg(90)

我们还将重塑初始数组，使其类似于列向量：

vec2 = vec1.reshape(vec1.shape[0], 1)

现在，我们可以绘制热图并强制Matplotlib执行仿射变换：

sns.heatmap(vec2)
plt.show(tr)

结果图为：

现在，如果我们想强制每一行都是正方形，我们可以简单地使用

square=True

参数：

sns.heatmap(vec2, square=True)
plt.show(tr)

这是最终结果：

希望有帮助

从开始，我提出了一种方法，使用Seaborn和Matplotlib来完成巴甫洛夫在其注释中要求的操作（即，在热图中交换轴，即使Seaborn没有

方向

参数）

让我们从前面的答案开始：

vec1 = np.asarray([1,2,3,4,5])
sns = heatmap([vec1])
plt.show()

在单个向量上使用热图可以得到以下结果：

好的，让我们交换x轴和y轴。为此，我们可以使用

仿射2D

变换，应用90度旋转

from matplotlib import transforms

tr = transforms.Affine2D().rotate_deg(90)

我们还将重塑初始数组，使其类似于列向量：

vec2 = vec1.reshape(vec1.shape[0], 1)

现在，我们可以绘制热图并强制Matplotlib执行仿射变换：

sns.heatmap(vec2)
plt.show(tr)

结果图为：

现在，如果我们想强制每一行都是正方形，我们可以简单地使用

square=True

参数：

sns.heatmap(vec2, square=True)
plt.show(tr)

这是最终结果：

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希望有帮助

很好！我现在唯一的问题是我想翻转我的X轴和Y轴，这样我的方块就可以上下移动，而不是左右移动。seaborn中没有“方向”属性，转置我的向量也不起作用。有没有办法用seaborn交换我的x轴和y轴？太棒了！我现在唯一的问题是我想翻转我的X轴和Y轴，这样我的方块就可以上下移动，而不是左右移动。seaborn中没有“方向”属性，转置我的向量也不起作用。有没有办法用seaborn交换我的x轴和y轴？