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[色]と[透明度]で表したheatmapの作成方法

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python3で、matplotlibまたはseabornを使用して、下の画像のようなheatmapを作成方法を教えていただきたいです。

<データ>
matrix: 118行118列の類似行列(0〜1),行、列ともに同じ項目
labels: matrixの各項目のクラスタラベル番号(0,1,2,3)

<表現したい形>
表現法: heatmap
色: labels
透過度: matrix

作成したいheatmapは下記のイメージです
↓↓
作りたいheatmapのサンプル

matplotlibやsnsで、matrixのheatmapを作成することはできるのですが、これに加えクラスタによって色を変えるところで行き詰まっています。

例えばmatplotlibの場合、

def draw_heatmap(data, row_labels, column_labels, size):

    fig, ax = plt.subplots(figsize=size)

    heatmap = ax.pcolor(data, cmap=plt.cm.Blues)

    ax.set_xticks(np.arange(data.shape[0]) + 0.5, minor=False)
    ax.set_yticks(np.arange(data.shape[1]) + 0.5, minor=False)

    ax.invert_yaxis()
    ax.xaxis.tick_bottom()

    ax.set_xticklabels(row_labels, rotation=90, minor=False)
    ax.set_yticklabels(column_labels, minor=False)
    fig.colorbar(heatmap, ax=ax)

    return heatmap


とまでは分かるのですが、色と透明度で表す場合、どのようにしたらよいかわかりません。cmapを独自関数で書くのか、レイヤーを重ね合わせるのか。。

ご教示いただけますと助かります

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回答 2

checkベストアンサー

+1

ちょっと面白そうだったので、とりあえずコードを書いてみました。
こんな感じでクラスタ毎に他のデータをマスクして描画するという方法でどうでしょうか。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from numpy.ma import masked_array

# データを適当に生成
data = np.random.uniform(0,1,(10,10))
labels = np.random.randint(0,4,(10,10))

# クラスタ毎のcmapの設定
cmaps = [plt.cm.Blues, plt.cm.Reds, plt.cm.Greens, plt.cm.Oranges]

# 描画処理
ax = plt.subplot()
for i in np.unique(labels):
    # クラスタ以外のデータはMASK
    category_data = masked_array(data, labels!=i)
    ax.pcolor(category_data,
              cmap=cmaps[i],
              vmin=data.min(),
              vmax=data.max())
plt.show()

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  • 2018/09/07 17:11

    ありがとうございます!
    numpyでマスクして重ねていくことができるのですね。
    まさに目から鱗です。勉強になりました!

    キャンセル

+1

matplotlib使ったことはないのですが・・・リファレンスを見ると、
pcolorの引数にalpha=0(透明)〜1(不透明)を渡せば良いように見えました。

alpha : scalar, optional, default: None
The alpha blending value of the face color, between 0 (transparent) and 1 (opaque). Note: The edgecolor is currently not affected by this.

一度、お試しを。

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  • 2018/09/07 16:38

    ありがとうございます。調べてみます。

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