Python 根据标签，创建热图并在其顶部绘制三条不同的线

我有以下数据帧：

val1=np.random.rand(234)
val2=np.random.rand(234)
val3=np.random.rand(234)
wave=np.arange(start=300, stop=1000, step=3)
labels=['label1','label2','label3']

df=pd.DataFrame([val1,val2,val3],columns=wave)
df['labels']=['label1','label2','label3']
df=df.set_index('labels')

以及以下一行：

line=np.random.uniform(low=-1.5, high=1.5, size=(234,))
line_df=pd.DataFrame([wave,line]).T
line_df.columns=['wave','val']

我想用标签创建热图，并在每个标签行中绘制线，作为次轴，如下所示：

我在热图上画了一条线（理论上假设是同一条线）

我可以用这种方式创建热图，但不能按标签画线：

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.set(rc={'figure.figsize':(25,8.7)},font_scale = 2)
ax =sns.heatmap(df,cmap='Reds').set(title='heatmap')

ax2=plt.twinx()
ax2.plot(line_df['wave'], line_df['val'],color="blue",linewidth=3)

---

正在寻找为每个y标签添加相同线条的想法。

这里是一种创建3个堆叠子地块的方法。单独的子地块允许3条曲线的单独y轴

导入matplotlib.pyplot作为plt
从matplotlib.cm导入ScalarMapable
导入seaborn作为sns
作为pd进口熊猫
将numpy作为np导入
val1=np.random.rand（234）
val2=np.random.rand（234）
val3=np.random.rand（234）
波=np.arange（开始=300，停止=1000，步进=3）
标签=['label1'、'label2'、'label3']
df=pd.DataFrame（[val1，val2，val3]，columns=wave）
df['labels']=['label1'，'label2'，'label3']
df=df.set_索引（“标签”）
line=np.random.uniform（低=1.5，高=1.5，大小=（234，）
line_df=pd.DataFrame（[wave，line]）.T
行_df.columns=['wave'，'val']
sns.set（rc={'figure.figsize'：（25,8.7）}，font_scale=2）
图，axs=plt.subplot（nrows=3，sharex=True，gridspec_kw={'hspace'：0}）
norm=plt.Normalize（df.to_numpy（）.min（），df.to_numpy（）.max（））
cmap=‘红色’
对于i，枚举中的ax（axs）：
ax.imshow（df.iloc[i:i+1，：]to_numpy（），区段=[wave[0]，wave[-1]，0，1]，aspect='auto'，cmap=cmap，norm=norm）
ax.set_yticks（[0.5]）
ax.set_yticklabels（[df.index[i]]））
如果ax==axs[1]：
ax.set_ylabel（'标签'）
ax2=ax.twinx（）
ax2.绘图（线条方向['wave'，线条方向['val'，color=“blue”，线宽=3）
ax.grid（假）
ax2.网格（错误）
axs[0]。设置标题（“热图”）
plt.colorbar（ScalarMappable（cmap=cmap，norm=norm），ax=axs）
plt.子批次调整（左=0.12，右=0.72）
plt.show（）

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以下是创建3个堆叠子地块的方法。单独的子地块允许3条曲线的单独y轴

导入matplotlib.pyplot作为plt
从matplotlib.cm导入ScalarMapable
导入seaborn作为sns
作为pd进口熊猫
将numpy作为np导入
val1=np.random.rand（234）
val2=np.random.rand（234）
val3=np.random.rand（234）
波=np.arange（开始=300，停止=1000，步进=3）
标签=['label1'、'label2'、'label3']
df=pd.DataFrame（[val1，val2，val3]，columns=wave）
df['labels']=['label1'，'label2'，'label3']
df=df.set_索引（“标签”）
line=np.random.uniform（低=1.5，高=1.5，大小=（234，）
line_df=pd.DataFrame（[wave，line]）.T
行_df.columns=['wave'，'val']
sns.set（rc={'figure.figsize'：（25,8.7）}，font_scale=2）
图，axs=plt.subplot（nrows=3，sharex=True，gridspec_kw={'hspace'：0}）
norm=plt.Normalize（df.to_numpy（）.min（），df.to_numpy（）.max（））
cmap=‘红色’
对于i，枚举中的ax（axs）：
ax.imshow（df.iloc[i:i+1，：]to_numpy（），区段=[wave[0]，wave[-1]，0，1]，aspect='auto'，cmap=cmap，norm=norm）
ax.set_yticks（[0.5]）
ax.set_yticklabels（[df.index[i]]））
如果ax==axs[1]：
ax.set_ylabel（'标签'）
ax2=ax.twinx（）
ax2.绘图（线条方向['wave'，线条方向['val'，color=“blue”，线宽=3）
ax.grid（假）
ax2.网格（错误）
axs[0]。设置标题（“热图”）
plt.colorbar（ScalarMappable（cmap=cmap，norm=norm），ax=axs）
plt.子批次调整（左=0.12，右=0.72）
plt.show（）

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一个想法是创建3个子地块，共享x，子地块之间的距离为零。这样，您可以在右侧有3个不同的y轴。（还要注意，

ax=sns.heatmap（df，cmap='Reds'）.set（title='heatmap'）

使

ax

None

。您需要

ax=sns.heatmap（df，cmap='Reds'）

然后

ax.set（title='heatmap'）

）创建三个子地块，它们之间共享x和零距离。这样，您可以在右侧有3个不同的y轴。（还要注意，

ax=sns.heatmap（df，cmap='Reds'）.set（title='heatmap'）

使

ax
无
。您需要
ax=sns.heatmap（df，cmap='Reds'）
然后
ax.set（title='heatmap'）
）