如何使用 matplotlib 和 seaborn 制作带有百分比的问题矩阵？

Question

我想在下面看到此类型的图表。 我知道我可以用matplotlib制作矩阵图 喜欢这样

    cmap = colors.ListedColormap(['white','red'])
data = [
    [0,0,0,0,0,1,1,1,1,],
    [0,0,0,0,0,1,0,0,1,],
]
plt.figure(figsize=(9,5))
plt.pcolor(data[::-1],cmap=cmap,edgecolors='k', linewidths=3)
plt.xlabel('Problem') 
plt.ylabel('Particpant')
plt.show()

，但是我该如何添加该图中包含的百分比？

Answer 1

您可以使用编号和底部轴的顶轴添加次级X轴（ ax.twiny（））以显示百分比。

调用 PCOLOR 带有0.5位置的X和Y位置列表，将使tick和tick标签处于整数位置。 clip_on = false 确保外部单元边界的厚度与其余相同。 ax.invert_yaxis（）让您倒置y轴（因此您可以使用 data 而不是 data [::- 1] ）。

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.colors import ListedColormap
import numpy as np

cmap = ListedColormap(['white', 'orangered'])
data = np.random.randint(0, 3, size=(28, 30)) % 2
data[:, 9] = 1  # one full column to simulate 100%
data[:, 11] = 0  # one empty  column to simulate 0%
fig, ax = plt.subplots(figsize=(9, 5))
ax.pcolor(np.arange(data.shape[1] + 1) + 0.5, np.arange(data.shape[0] + 1) + 0.5, data,
          cmap=cmap, edgecolors='k', linewidths=3, clip_on=False)
ax.set_yticks(range(1, data.shape[0] + 1))
ax.set_xticks(range(1, data.shape[1] + 1))
ax.set_xticklabels([f'{p:.0f}' for p in data.mean(axis=0) * 100])
ax.invert_yaxis()

ax2 = ax.twiny()
ax2.set_xlim(ax.get_xlim())
ax2.set_xticks(range(1, data.shape[1] + 1))
ax2.set_xlabel('Problem')
ax.tick_params(length=0)
ax2.tick_params(length=0)
ax.set_ylabel('Particpant')
plt.tight_layout()
plt.show()

减少字体尺寸（或增加 firfigsize ）也可以显示百分比符号：

ax.set_xticklabels([f'{p:.0f}%' for p in data.mean(axis=0) * 100], fontsize=8)