Python Seaborn热图中按行显示的颜色比例

我想在Seaborn制作热图，那里的颜色是按行缩放的。我的意思是，一行中的最高值在图例上具有最高的颜色，而一行中的最低值-最低。我怎么做呢

这是我的代码：

sales = sales.pivot_table(index='Sources', columns='Category', values='Value')

sns.heatmap(sales,annot=True, cmap='coolwarm',fmt='g',linewidths=1,linecolor='black',).set_title('Sales')

这是我从中得到的热图

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使用

numpy.argsort

可以找到每行中值的顺序。使用结果作为着色的基础将为您提供每行的映射

import numpy as np; np.random.seed(42)
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.ticker import FixedFormatter

data = np.random.randint(1,250, size=(10,6))
b = np.argsort(np.argsort(data, axis=1), axis=1)

im = plt.imshow(b, aspect="auto", cmap="coolwarm")
plt.colorbar(im, ticks=np.array([0.0, 0.5, 1.0])*b.max(), 
             format=FixedFormatter(["low", "middle", "high"]))

for i in range(data.shape[0]):
    for j in range(data.shape[1]):
        plt.text(j,i,data[i,j], ha="center", va="center")

plt.show()

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使用pandas将每行除以其最大值，我们得到一种颜色，其中最大值为深红色，其他列则取决于它们与最大值的关系。因此，几乎等于最大值的列将是较轻的ted。只有一半销售额的栏目将被涂成白色。几乎没有销售的专栏将是蓝色的

颜色栏指示与每行最大值相比的百分比

将熊猫作为pd导入
导入seaborn作为sns
从matplotlib导入pyplot作为plt
随机输入
资料来源=['A'，'B'，'C'，'D'，'E'，'F'，'G']
类别=[f'Cat{i}表示范围（1,5）内的i]
数据=[[s，c，random.randint（2，50）]，源代码中的s，类别中的c]
sales=pd.DataFrame（数据，列=['Sources'，'Category'，'Value']）
#创建按源和类别分组的数据帧
per_source_cat=sales.groupby（['Sources'，'Category']）.agg（{'Value'：'sum'}）
#计算每个源的最大值
max_per_source=sales.groupby（['Sources']）.agg（{'Value'：'max'}）
#将每个来源的销售额除以该来源的最大销售额
per_source_cat=per_source_cat.div（最大per_source，level='Sources'）*100
#转换为数据透视表
per_source_cat=per_source_cat.pivot_表（索引='Sources'，列='Category'，值='Value'）
#将销售数据转换为兼容的数据透视表
sales=sales.pivot_表（index='Sources'，columns='Category'，values='Value'）
sns.heatmap（根据来源分类，cmap='coolwarm'，annot=sales，fmt='g'，线宽=1，linecolor='black'，）设置标题（“sales”）
plt.show（）

或者，假设您要将最高的红色和最低的蓝色分别着色，不管它们是否靠近。然后，减去最小值，再除以最大值和最小值之间的差值，就可以定义颜色。完全相等的行会导致除零，这可以使用

fillna

处理

#创建按源和类别分组的数据帧
per_source_cat=sales.groupby（['Sources'，'Category']）.agg（{'Value'：'sum'}）
#计算每个源的最大值和最小值
max_per_source=sales.groupby（['Sources']）.agg（{'Value'：'max'}）
min_per_source=sales.groupby（['Sources']）.agg（{'Value'：'min'}）
#减去最小值，然后除以最大值和最小值之间的差值
per_source_cat=（per_source_cat-min_per_source）/（max_per_source-min_per_source）*100
#如果全部相等，将有一个除以0的除法，将每个值设置为100%
per_source_cat=per_source_cat.fillna（100.0）

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现在，颜色栏显示最高的为100%，最低的为0%，其他的按比例着色。

Giepards地图在我看来还可以。你期待什么？