【Python GUI】wxPythonのパネルにseabornで作成したheatmapを表示したい

Question

wxPythonを利用したguiで、画面にseabornを使用して作成したヒートマップを表示させたいです。

以下のコードはヒートマップの代わりに関数draw()で取得した振幅図を表示させるものです。

 import numpy as np
from numpy import arange, sin, pi

import matplotlib
matplotlib.use('WXAgg')
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.backends.backend_wxagg import FigureCanvasWxAgg as FigureCanvas
from matplotlib.backends.backend_wx import NavigationToolbar2Wx
from matplotlib.figure import Figure

import pandas as pd
import seaborn as sns

import wx

class MyFrame(wx.Frame):
    def __init__(self, parent, id):
        wx.Frame.__init__(self, parent, id, u"heatmap_test",size=(400,300))
        self.panel = wx.Panel(self, id,  size=(900, 700))
        self.figure = Figure()
        self.axes = self.figure.add_subplot(111)
        self.draw()
        self.canvas = FigureCanvas(self.panel, wx.ID_ANY, self.figure)
        self.sizer = wx.BoxSizer(wx.VERTICAL)
        self.sizer.Add(self.canvas, 1, wx.LEFT | wx.TOP | wx.GROW)
        self.SetSizer(self.sizer)
        self.Fit()

    # ヒートマップの代わりにpltを表示している
    def draw(self):
        t = arange(0.0, 3.0, 0.01)
        s = sin(2 * pi * t)
        self.axes.plot(t, s)


    # 画面に表示したいヒートマップ
    def heatmap(self):
        np.random.seed(2018)

        plt.style.use('default')
        sns.set()
        sns.set_style('whitegrid')

        # make 10x6 matrix
        data = np.random.binomial(100, 0.05, 60).reshape((10, 6))
        data = np.log2(data + 1)

        df = pd.DataFrame(data,
                        index=['gene ' + str(i + 1) for i in range(10)],
                        columns=['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F'])

        sns.heatmap(df, square=True)
        

class MyApp(wx.App):
    def OnInit(self):
        self.frame = MyFrame(parent=None, id=-1)
        self.SetTopWindow(self.frame)
        self.frame.Show()
        return True


if __name__ == "__main__":
    app = MyApp(0)
    app.MainLoop()

本来はheatmap()関数で作成したヒートマップを振幅図を表示しているパネルに表示させたいです。
よろしくお願いいたします

Answer 1

ヒートマップを生成する関数に、引数でAxesSubplotを渡すことで解決しました。
sns.heatmap(df, square=True, ax=self.axes)