python绘制环状热力图

<think>嗯，用户想用Python的matplotlib或者seaborn库来画环状热力图。首先，我需要回忆一下这两个库的功能。Seaborn是基于matplotlib的，提供了更高级的接口，但环状热力图可能需要一些自定义设置，因为标准的heatmap可能不支持环形布局。 首先，环状热力图通常是将矩形数据映射到极坐标系中，形成环状的分块颜色图。可能需要用到极坐标轴，也就是polar projection。Matplotlib的subplot可以设置polar=True来创建极坐标轴。然后，数据需要转换成角度和半径的映射。 接下来，数据准备方面，用户可能需要提供一个矩阵，每个数据点对应一个扇区的颜色。例如，使用随机生成的矩阵，或者实际的数据。然后，每个扇区的位置由角度和半径决定，通常每个环对应数据的一行或一列。 然后，颜色映射可以使用matplotlib的colormap，比如viridis或者plasma。每个数据点的值对应颜色映射中的一个颜色。 绘制时，需要将每个数据点转换为极坐标中的矩形块。可能需要使用bar函数，每个块的角度范围由数据的分辨率决定。例如，如果有12个月的数据，每个月的角度是30度（360/12）。 需要注意的是，环状热力图的每个环的半径范围要设置好，比如内半径和外半径，这样多个环可以叠加在一起。同时，调整颜色条和标签的位置，使得图表更清晰。 可能还需要调整边框和背景颜色，让图表看起来更美观。例如，设置极坐标轴的背景色为白色，去掉多余的刻度线。 然后，我需要检查示例代码是否正确。比如，生成随机数据，创建极坐标轴，循环每个环（半径层），计算每个扇区的角度，使用bar绘制矩形块，设置颜色，最后添加颜色条和标签。 可能遇到的问题包括角度计算不正确，导致扇区重叠或者间隙；半径设置不当，导致环之间间距不合适；颜色映射范围不一致，使得颜色对比不明显。 另外，用户可能需要将数据按行或列映射到不同的环，需要明确数据结构的处理。例如，每一行数据对应一个环，每个数据点对应一个扇区。 最后，测试代码是否能够运行，并生成正确的环状热力图。可能需要调整一些参数，如宽度、半径偏移、颜色映射等，以达到最佳效果。</think>### 使用Matplotlib绘制环状热力图的方法 #### 1. 数据准备与极坐标系设置 环状热力图需将数据映射到极坐标系，每个数据块对应角度和半径范围。例如，使用随机生成的分类型数据： $$data = np.random.rand(5, 12) \times 100$$ # 5环12扇区 #### 2. 极坐标轴创建 ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figure(figsize=(8,8)) ax = fig.add_subplot(111, polar=True) # 关键参数polar=True ``` #### 3. 颜色映射与参数计算 ```python colors = plt.cm.viridis(data/data.max()) # 使用viridis色彩映射 theta = np.linspace(0, 2*np.pi, 12, endpoint=False) # 12个扇区的角度分割 width = 2*np.pi / 12 # 每个数据块的角度宽度 ``` #### 4. 完整实现代码 ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 生成示例数据（5环12扇区） data = np.random.rand(5, 12) * 100 labels = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'] # 创建画布与极坐标轴 fig = plt.figure(figsize=(8,8)) ax = fig.add_subplot(111, polar=True) ax.set_theta_zero_location('N') # 0度方向朝北 ax.set_theta_direction(-1) # 顺时针方向 # 颜色映射设置 norm = plt.Normalize(vmin=0, vmax=100) cmap = plt.get_cmap('viridis') # 绘制环形热力图 for i in range(data.shape[0]): radius = 0.2 * (i+1) # 半径逐层增加 theta = np.linspace(0, 2*np.pi, data.shape[1], endpoint=False) width = 2*np.pi / data.shape[1] bars = ax.bar(theta, [0.2]*data.shape[1], width=width, bottom=radius-0.1, color=cmap(norm(data[i]))) # 样式调整 ax.set_yticklabels([]) # 隐藏径向刻度 ax.spines['polar'].set_visible(False) # 隐藏极坐标边框 plt.colorbar(plt.cm.ScalarMappable(norm=norm, cmap=cmap), ax=ax) plt.title("Circular Heatmap") plt.show() ``` #### 5. 关键参数说明 - `bottom`：控制环形起始半径位置 - `width`：决定每个数据块的角度跨度 - `cmap`：可通过`plt.colormaps()`查看所有可用配色方案 - `radius`：建议按比例递增保证等间距环形排列 #### 6. 效果优化建议 - 添加标签：使用`ax.text()`在对应角度位置添加文字标注 - 环形间距：调整`bottom`参数实现不同间距效果 - 颜色映射：使用`plt.cm.plasma`等更醒目的配色方案 - 交互功能：结合`mplcursors`库实现数据悬停显示[^2]