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如何在Python中组合Seaborn中的两个热图,使它们显示在同一热图中?

在Python中组合Seaborn中的两个热图,使它们显示在同一热图中,可以通过Matplotlib库来实现。

首先,我们需要导入相关的库:

代码语言:txt
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import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

然后,我们可以使用Seaborn绘制两个热图,并将它们存储在两个变量中:

代码语言:txt
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heatmap1 = sns.heatmap(data1)
heatmap2 = sns.heatmap(data2)

接下来,我们可以创建一个新的图形对象,并将两个热图绘制在同一图中:

代码语言:txt
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fig, ax = plt.subplots()
ax.imshow(heatmap1.get_array(), cmap=heatmap1.get_cmap(), extent=heatmap1.get_extent())
ax.imshow(heatmap2.get_array(), cmap=heatmap2.get_cmap(), extent=heatmap2.get_extent())

在上述代码中,使用imshow()函数将两个热图分别绘制在同一图中。同时,使用get_array()函数获取热图数据,get_cmap()函数获取热图的颜色映射,get_extent()函数获取热图的坐标范围。

最后,我们可以添加颜色条和标题,然后显示图形:

代码语言:txt
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plt.colorbar(heatmap1)
plt.title("Combined Heatmaps")
plt.show()

通过使用colorbar()函数添加颜色条,使用title()函数设置标题。最后,使用show()函数显示图形。

完整的代码如下所示:

代码语言:txt
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import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 绘制热图1
heatmap1 = sns.heatmap(data1)

# 绘制热图2
heatmap2 = sns.heatmap(data2)

# 创建图形对象
fig, ax = plt.subplots()

# 在同一图中绘制两个热图
ax.imshow(heatmap1.get_array(), cmap=heatmap1.get_cmap(), extent=heatmap1.get_extent())
ax.imshow(heatmap2.get_array(), cmap=heatmap2.get_cmap(), extent=heatmap2.get_extent())

# 添加颜色条和标题
plt.colorbar(heatmap1)
plt.title("Combined Heatmaps")

# 显示图形
plt.show()

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