Matplotlib / Seaborn：ヒートマップの制御線/行の高さ
ロビン・チェッチェル
を呼び出して、seabornを使用してヒートマップを作成していsns.heatmap()ます。各セルの色は行のパーセンテージに基づいており、各行/行の高さを制御したいと思います。
説明のために、線の高さが等しいヒートマップを次に示します。 
マップには、各行のパーセンテージ値が含まれています。各行の重要性を説明するために、基になるカウントの行の合計に従って各行の高さを設定したいと思います。
コード：
pcts = data.apply(lambda x: x / float(x.sum()), axis=1)
sns.heatmap(data)
ImportanceOfBeingErnest
で異なるサイズの行を作成することはできませんseaborn.heatmap。ただし、もちろん、matplotlibを使用してヒートマップを作成できます。これには、必要な間隔でグリッドを作成し、そのグリッドに値をプロットすることが含まれます。
import numpy as np;np.random.seed(1)
import matplotlib.pyplot as plt
# get some data
a = np.random.rayleigh(3,111)
h,_ = np.histogram(a)
data = np.r_[[h]*10].T+np.random.rand(10,10)*11
# produce scaling for data
y = np.cumsum(np.append([0],np.sum(data, axis=1)))
x = np.arange(data.shape[1]+1)
X,Y = np.meshgrid(x,y)
# plot heatmap
im = plt.pcolormesh(X,Y,data)
# set ticks
ticks = y[:-1] + np.diff(y)/2
plt.yticks(ticks, np.arange(len(ticks)))
plt.xticks(np.arange(data.shape[1])+0.5,np.arange(data.shape[1]))
# colorbar
plt.colorbar(im)
plt.show()
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