问题描述
我正在尝试获取与热图的每个单元格关联的颜色代码：
import seaborn as sns
import numpy as np
import matplotlib.cm as cm
hm = sns.heatmap(
np.random.randn(10,10),
cmap = cm.coolwarm)
# hm.<some function>[0][0] would return the color code of the cell indexed (0,0)
1楼
由于sns.heatmap返回一个matplotlib轴对象，因此我们不能真正直接使用hm 。
但是我们可以使用cmap对象本身来返回数据的rgba值。
编辑代码已更新，包括数据标准化。
from matplotlib.colors import Normalize
data = np.random.randn(10, 10)
cmap = cm.get_cmap('Greens')
hm = sns.heatmap(data, cmap=cmap)
# Normalize data
norm = Normalize(vmin=data.min(), vmax=data.max())
rgba_values = cmap(norm(data))
现在，所有颜色都包含在rgba_values 。
因此，要获得热图中左上角正方形的颜色，您只需执行以下操作
In [13]: rgba_values[0,0]
Out[13]: array([ 0. , 0.26666668, 0.10588235, 1. ])
有关更多信息，请查看
更新
要从对sns.heatmap的调用中使用center和robust关键字重新调整颜色sns.heatmap ，基本上只需要重新定义vmin和vmax 。
查看相关的seaborn源代码（ ），对vmin和vmax进行以下更改应该可以解决问题。
data = np.random.randn(10, 10)
center = 2
robust = False
cmap = cm.coolwarm
hm = sns.heatmap(data, cmap=cmap, center=center, robust=robust)
vmin = np.percentile(data, 2) if robust else data.min()
vmax = np.percentile(data, 98) if robust else data.max()
vmin += center
vmax += center
norm = Normalize(vmin=vmin, vmax=vmax)
rgba_values = cmap(norm(data))
2楼
无需了解heatmap的输入数据和参数，就可以从底层QuadMesh获取颜色，因为知道热图应该是heatmap返回的轴内的第一个也是唯一的collection 。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import seaborn as sns
data = np.array([[0,-2],[10,5]])
ax = sns.heatmap(data, center=0, cmap="bwr", robust=False)
im = ax.collections[0]
rgba_values = im.cmap(im.norm(im.get_array()))
另请参阅 。
与AxesImage ， QuadMesh返回颜色列表。
因此，上面的代码将为您提供一个2D数组，其中的列是RGBA颜色通道。
如果您需要3D输出且前两个维度与输入数据相同，则需要重塑形状
rgba_values = rgba_values.reshape((im._meshHeight, im._meshWidth, 4))