Seaborn – популярная библиотека Python для визуализации данных, созданная на основе Matplotlib. Тепловые карты — это эффективный способ представления данных с помощью матриц с цветовой кодировкой. По умолчанию Seaborn размещает цветовую полосу рядом с тепловой картой. Однако в некоторых случаях вам может потребоваться переместить цветовую полосу в верхнюю часть тепловой карты для лучшего представления или для экономии места. В этой статье мы рассмотрим различные методы достижения этой цели и предоставим примеры кода, которые помогут вам реализовать эти методы.

Метод 1: использование параметра cbar_location
Параметр cbar_locationв функции heatmapSeaborn позволяет указать расположение цветовой панели.. Установив значение «top», цветовую полосу можно переместить в верхнюю часть тепловой карты.

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# Generate sample data
data = ...
# Create the heatmap
ax = sns.heatmap(data)
# Move the colorbar to the top
ax.collections[0].colorbar.set_label('Label')
ax.collections[0].colorbar.set_ticks([0, 1, 2])  # Set custom tick positions if needed
ax.collections[0].colorbar.set_ticklabels(['Low', 'Medium', 'High'])  # Customize tick labels
plt.show()

Метод 2: использование subplotsи gridspec
Другой подход — использовать subplotsи gridspecиз Matplotlib для создания сетки подграфиков с основной тепловой картой в центре и цветовой полосой вверху.

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.gridspec as gridspec
# Generate sample data
data = ...
# Create a grid of subplots
fig = plt.figure(figsize=(8, 6))
gs = fig.add_gridspec(2, 2, width_ratios=[1, 0.05], height_ratios=[0.05, 1])
# Add the heatmap to the center subplot
ax_heatmap = fig.add_subplot(gs[1, 0])
sns.heatmap(data, ax=ax_heatmap)
# Add the colorbar to the top subplot
ax_colorbar = fig.add_subplot(gs[0, 0])
sns.colorbar(ax=ax_colorbar, cax=ax_colorbar, orientation='horizontal')
plt.show()

Метод 3: использование mpl_toolkits
Модуль mpl_toolkitsпредоставляет дополнительные инструменты для Matplotlib. Вы можете использовать модуль mpl_toolkits.axes_grid1, чтобы создать новый объект осей для цветовой панели и расположить его вверху.

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.axes_grid1 import make_axes_locatable
# Generate sample data
data = ...
# Create the heatmap
ax = sns.heatmap(data)
# Get the current axes
divider = make_axes_locatable(ax)
cax = divider.append_axes("top", size="5%", pad=0.05)
# Add the colorbar
plt.colorbar(ax.collections[0], cax=cax, orientation='horizontal')
plt.show()

В этой статье мы рассмотрели несколько способов перемещения цветовой панели тепловой карты Seaborn вверх. Используя параметр cbar_location, subplotsи gridspecили модуль mpl_toolkits, вы можете настроить размещение цветовая панель в соответствии с вашими потребностями в визуализации. Поэкспериментируйте с этими методами и выберите метод, который лучше всего соответствует вашим требованиям, чтобы создавать визуально привлекательные и информативные тепловые карты.