Как построить карту тепла с помощью matplotlib?

Question

Как использовать python и matplotlib для построения изображения, как показано ниже? Я знаю, как построить 2D-карту тепла, но это сильно расстроило меня, построив планку поверх тепловой карты и полосу между цветовой полосой и тепловой картой. Как добавить эти два бара на изображение и показать, что число по оси x или оси y принадлежит к какой группе?

Большое спасибо за ответы.

Answer 1

Систематический и простой подход, хотя и немного более громоздким на старте, чтобы использовать matplotlib.gridspec.GridSpec.

Сначала настроить сетку:

import matplotlib.pyplot as plt 
from matplotlib.gridspec import GridSpec 

fig = plt.figure() 
gs = GridSpec(2, 3, width_ratios=[10, 1, 1], height_ratios=[1, 10]) 

Это дает нам сетку 2 строк и 3 столбцов, где нижняя левая ось будет 10х10 и другие оси будут либо 10x1 или 1x10 в относительных размерах , Эти коэффициенты можно настроить по своему вкусу. Обратите внимание, что верхние центральные/правые оси будут пустыми.

big_ax = fig.add_subplot(gs[1,0]) # bottom left 
top_ax = fig.add_subplot(gs[0,0]) # top left 
right_ax = fig.add_subplot(gs[1,1]) # bottom center 
cbar_ax = fig.add_subplot(gs[1,2]) # bottom right 

Я буду использовать общую картину генома я нашел через Google для верхнего и правого изображения:

и будет генерировать случайные Heatmap. Я использую imshow(aspect='auto'), так что объекты изображения и тепловая карта занимают все пространство соответствующих осей (в противном случае они будут перекрывать отношения высоты/ширины, заданные сеткой).

im = plt.imread('/path/to/image.png') 
# Plot your heatmap on big_ax and colorbar on cbar_ax 
heatmap = big_ax.imshow(np.random.rand(10, 10), aspect='auto', origin='lower') 
cbar = fig.colorbar(heatmap, cax=cbar_ax) 

# Show your images on top_ax and right_ax 
top_ax.imshow(im, aspect='auto') 

# need to rotate my image. 
# you may not have to if you have two different images 
from scipy import ndimage 
right_ax.imshow(ndimage.rotate(im, 90), aspect='auto') 

# Clean up the image axes (remove ticks, etc.) 
right_ax.set_axis_off() 
top_ax.set_axis_off() 

# remove spacing between axes 
fig.subplots_adjust(wspace=0.05, hspace=0.05) 

Это не супер гламурные (особенно с реактивным палитрой по умолчанию), но вы можете легко использовать это, чтобы воспроизвести рисунок вашего OP.

---

---

Edit: Так что, если вы хотите создать что геном-подобный участок на верхней и правой, вы могли бы попробовать что-то подобное для верхней панели:

from matplotlib.patches import Rectangle 
from matplotlib.collections import PatchCollection 

# draw the black line 
top_ax.axhline(0, color='k', zorder=-1) 

# box x-coords and text labels 
boxes = zip(np.arange(0.1, 1, 0.2), np.arange(0.2, 1, 0.2)) 
box_text = ('A1', 'B1', 'B2', 'A2') 
# color indicators for boxes 
colors = (0, 1, 1, 0) 
# construct Rects 
patches = [Rectangle(xy=(x0, -1), width=(x1-x0), height=2) for x0,x1 in boxes] 
p = PatchCollection(patches, cmap='jet') 
# this maps the colors in [0,1] to the cmap above 
p.set_array(np.array(colors)) 
top_ax.add_collection(p) 

# add text 
[top_ax.text((x0+x1)/2., 1.2, text, ha='center') 
    for (x0,x1), text in zip(boxes, box_text)] 

# adjust ylims 
top_ax.set_ylim(-2, 2) 

Для что-то в правой оси, вы можете сделать то же самое, но используйте axvline и поменяйте x-coords на y-coords.

right_ax.axvline(0, color='k', zorder=-1) 

patches = [Rectangle(xy=(-1, y0), width=2, height=(y1-y0)) for y0, y1 in boxes] 
p = PatchCollection(patches, cmap='jet') 
p.set_array(np.array(colors)) 
right_ax.add_collection(p) 

[right_ax.text(1.2, (y0+y1)/2., text, va='center') 
    for (y0, y1), text in zip(boxes, box_text)] 
right_ax.set_xlim(-2,2) 

Эти изменения приводят к чему-то вроде: