Python画图,利用Matplotlib中subplot画3*3的heatmap图,所有热力图共享一个colorbar。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 | import numpy as np import matplotlib matplotlib.use( 'AGG' ) import matplotlib.pyplot as plt import csv import pandas as pd fig, axs = plt.subplots( 3 , 3 , sharex = True , sharey = True , constrained_layout = True , figsize = ( 6 , 6 )) fig.subplots_adjust(hspace = 0.1 ) datasets = [ 'envi' , 'enfr' , 'enge' ] types = [ 'enc' , 'enc-dec' , 'dec' ] Datasets = [ 'En-Vi' , 'En-Fr' , 'En-Ge' ] def draw_map(ax,xlabels, ylabels, tt, attns, index): #画热力图 im = ax.imshow(attns,interpolation = 'none' , cmap = 'Blues' , vmin = 0 , vmax = 1 ) ax.set_title(tt, fontsize = 10 ) style = 'italic' ) return im xlabels = '0 1 2 3 4 5' .split() ylabels = '5 4 3 2 1 0' .split() for i, data in enumerate (datasets): datafile = '{}.csv' . format (data) #读取数据 data = pd.read_csv(datafile, delimiter = '\t' , header = None ) for j, tt in enumerate (types): A = data.values[:,j * 6 :(j + 1 ) * 6 ] #取出所需热力图的数据 ax = axs[i, j] im = draw_map(ax, xlabels,ylabels, '%s (%s)' % (Datasets[i],tt), A, j) plt.xticks( range ( len (xlabels)),xlabels) #设置横坐标label plt.yticks( range ( len (ylabels)),ylabels) #设置纵坐标label cb_ax = fig.add_axes([ 1.0 , 0.1 , 0.02 , 0.8 ]) #设置colarbar位置 cbar = fig.colorbar(im, cax = cb_ax) #共享colorbar plt.tight_layout() plt.show() fig.savefig( 'weights_visualization.pdf' , bbox_inches = 'tight' , dpi = 500 ) |
画图结果:
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