用python畫圖

設置y軸在右邊顯示

f, ax = plt.subplots(figsize = (14, 10))

sns.heatmap(corr,cmap='RdBu', linewidths = 0.05, ax = ax)

ax.set_title('Correlation between features', fontsize=18, position=(0.5,1.05))

將y軸或者x軸進行逆序

ax.invert_yaxis()

ax.invert_xaxis()

ax.set_xlabel('X Label',fontsize=10)

設置Y軸標簽的字體大小和字體顏色

ax.set_ylabel('Y Label',fontsize=15, color='r')

設置坐標軸刻度的字體大小

matplotlib.axes.Axes.tick_params

ax.tick_params(axis='y',labelsize=8) # y軸

ax.tick_params(axis='x',labelsize=6, colors='b', labeltop=True, labelbottom=False) # x軸

將x軸刻度放置在top位置的幾種方法

ax.xaxis.set_ticks_position('top')

ax.xaxis.tick_top()

ax.tick_params(axis='x',labelsize=6, colors='b', labeltop=True, labelbottom=False) # x軸

修改tick的字體顏色

ax.tick_params(axis='x', colors='b') # x軸

旋轉軸刻度上文字方向的兩種方法

ax.set_xticklabels(ax.get_xticklabels(), rotation=-90)

ax.set_xticklabels(corr.index, rotation=90)

單獨設置y軸或者x軸刻度的字體大小, 調整字體方向

ax.set_yticklabels(ax.get_yticklabels(),fontsize=6)

ax.set_xticklabels(ax.get_xticklabels(), rotation=-90)

旋轉軸刻度上文字方向的兩種方法

ax.set_xticklabels(ax.get_xticklabels(), rotation=-90)

ax.set_xticklabels(corr.index, rotation=90)

將x軸刻度放置在top位置的幾種方法

ax.xaxis.set_ticks_position('top')

ax.xaxis.tick_top()

ax.tick_params(axis='x',labelsize=6, colors='b', labeltop=True, labelbottom=False)import osimport matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pdimport numpy as npimport mathimport seaborn as snsimport matplotlib.gridspec as mgfrom sklearn import preprocessingos.chdir('C:/Users/86178/Desktop')x = pd.read_table('TME_Sender.csv',index_col=20,sep = ',')x.iloc[:,0:20] = preprocessing.scale(x.iloc[:,0:20])y = pd.read_table('ligand_receptor_matrix.txt',sep = '\t',index_col = 0)z = pd.read_csv('TSK_receiver.csv',index_col= 0)z.iloc[:,0:22] = preprocessing.scale(z.iloc[:,0:22])z = z.Tgs = mg.GridSpec(5, 5)plt.subplot(gs[0:4,1:4])zz = sns.heatmap(y,cmap='PuRd',linewidths= 1,yticklabels=False,cbar = False)zz.xaxis.set_ticks_position('top')zz.set_ylabel('')zz.set_xticklabels(zz.get_xticklabels(),rotation = 90,family = 'Times New Roman')plt.subplot(gs[4,1:4])a = sns.heatmap(x,cmap='bwr',linewidths= 1,xticklabels=False,cbar = False)a.yaxis.set_ticks_position('right')a.set_yticklabels(a.get_yticklabels(), rotation=0,family = 'Times New Roman')a.set_xticklabels(a.get_xticklabels(),family = 'Times New Roman')plt.ylabel('')plt.subplot(gs[:4,0])x = sns.heatmap(z,cbar = False,cmap = 'bwr')x.xaxis.set_ticks_position('top')x.set_xticklabels(x.get_xticklabels(),family = 'Times New Roman',rotation = 90)x.set_yticklabels(x.get_yticklabels(),family = 'Times New Roman')x.set_xlabel('')#x.xaxis.set_ticks_position('top')plt.show()

圖片1.png

python設置colorbar

自己設置colorbar包含兩方面：自己設置colorbar的顏色組合及顏色占比自己設置colorbar的位置和大小

這兩項比較簡單和實用，matplotlib和seaborn都可以嘗試。對于某些特殊的數據分布類型，想在一張圖內顯示的情況比較適合。

cmap的自己設置

cmap本質是一個RGBA格式的顏色列表，元素類型為np.array() ，np.array()里包含4個0-1的元素，前3個是RGB值，第4個為透明度。

seaborn取顏色列表可以用以下方式：sns.light_palette('blue',reverse=True,n_colors=5)plt.cm.get_cmap('Blues', 5)plt.cm.get_cmap('cubehelix', 5)

假如數據中有兩組相差比較大的數據構成，可考慮取兩組顏色值合并，可通過n_colors參數控制兩組顏色的占比，假如存在極值，極值能設置為特殊顏色。

colorbar的位置和大小

可以把colorbar作為單獨的axes，自由地定義其位置和占圖比例，例如colorbar可以這樣設置：cbar_ax = fig.add_axes([0.7, 0.75, 0.025, 0.2])，在seaborn熱圖中有對應的參數接受自己設置的colorbar。#!/usr/bin/env python# coding: utf-8 -*- import pandas as pdimport numpy as np## 以下為MACOS設置，linux請改為 ?matplotlib.use('Agg')matplotlib.use('TkAgg')## juypter notebook顯示圖像設置%matplotlib inlineimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snscmap= sns.light_palette('blue',reverse=True,n_colors=5)cmap2=sns.light_palette('red',reverse=False,n_colors=15)cmap.extend(cmap2)cmap.append(np.array([.3,.7,.6,1]))cmap.insert(0,np.array([.7,.7,.5,1]))fig = plt.figure(figsize=(4,7))ax = fig.add_axes([0.38, 0.3, 0.3, 0.65], facecolor = 'white')cbar_ax = fig.add_axes([0.7, 0.75, 0.025, 0.2])df = pd.DataFrame(np.random.rand(12,5))ax = sns.heatmap(df, ax=ax,annot=False, cmap=cmap, linewidths=.5, cbar_ax = cbar_ax)

下圖的效果比照更顯著

圖片.png

畫圖時候marker參數的設置

marker type 含義

“.” point 點

“,” pixel 像素

“o” circle 圓

“v” triangle_down 下三角

“^” triangle_up 上三角

“

“>” triangle_right 右三角

“1” tri_down 相似奔馳的標志

“2” tri_up 相似奔馳的標志

“3” tri_left 相似奔馳的標志

“4” tri_right 相似奔馳的標志

“8” octagon 八角形

“s” square 正方形

“p” pentagon 五角星

“*” star 星號

“h” hexagon1 六邊形1

“H” hexagon2 六邊形2

“+” plus 加號

“x” x x

“D” diamond 鉆石

“d” thin_diamond 細的鉆石

“ “ vline

“-“ hline 水平方向的線

“TICKLEFT” octagon 像素

去掉刻度線

plt.tick_params(bottom=False,top=False,left=False,right=False)

總結

以上是生活随笔為你收集整理的bar图设置距离 python_python画图设置坐标轴的位置及角度及设置colorbar的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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