Python热图：更改颜色图并使其不对称

Question

我想建立此数据的热图：

curation1       curation2       overlap
1      2      0
1      3      1098
1      4      11
1      5      137
1      6      105
1      7      338
2      3      351
2      4      0
2      5      1
2      6      0
2      7      0
3      4      132
3      5      215
3      6      91
3      7      191
4      5      6
4      6      10
4      7      19
5      6      37
5      7      95
6      7     146

我用以下代码制作了一个热图：

import sys
import pandas as pd
import matplotlib
matplotlib.use('Agg')
import matplotlib.ticker as ticker
import matplotlib.cm as cm
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.backends.backend_pdf import PdfPages
from matplotlib import colors

data_raw = pd.read_csv(sys.argv[1],sep = '\t')
data_raw["curation1"] = pd.Categorical(data_raw["curation1"], data_raw.curation1.unique())
data_raw["curation2"] = pd.Categorical(data_raw["curation2"], data_raw.curation2.unique())
data_matrix = data_raw.pivot("curation1", "curation2", "overlap")

fig = plt.figure()
fig, ax = plt.subplots(1,1, figsize=(12,12))
heatplot = ax.imshow(data_matrix,cmap = 'BuPu')
#ax.set_xticklabels(data_matrix.columns)
#ax.set_yticklabels(data_matrix.index)
tick_spacing = 1
#ax.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(tick_spacing))
#ax.yaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(tick_spacing))
ax.set_title("Overlap")
fig.savefig('output.pdf')

输出看起来像这样：

我有三个问题：

1. 您可以看到颜色方案有点“偏离”，因为大多数数据的颜色都很浅，并且有一个随机的紫色框表示“ 0”。理想情况下，我希望此热图是不同的绿色阴影，最暗的绿色是最高的数字，最亮的（但仍然清晰可见）的绿色是最低的数字。我试着玩的“CMAP”的说法，例如，将其更改为在Python教程中描述的“寒冬” 在这里 ; 但是我做错了。有人可以告诉我，我可以在哪里具体更改此内容？

2. 颜色条：我想添加一个颜色条，但是我想我需要先对问题1进行分类。

3. 不对称：如您所见，该图是不对称的。是否可以绘制热图的一半（例如，删除不必要的线条，而可能将轴标签移至图的右侧？）；如果不是，那不是什么大问题，因为我可以重新调整在PowerPoint中）。

Answer 1

这将解决您的前两个问题 -

fig = plt.figure()
fig, ax = plt.subplots(1,1, figsize=(12,12))
heatplot = ax.imshow(data_matrix,cmap = 'Greens')

cbar = fig.colorbar(heatplot, ticks=[data_raw.overlap.min(), data_raw.overlap.max()])
tick_spacing = 1
ax.set_title("Overlap")