使用subplot2grid绘制heatmap时如何保持子图列宽一致且去除多余标签

解决方案 #

1. 移除多余的"dates"标签

该标签是你的pivot数据表的列索引名称，有两种处理方式：

• 提前清除列索引名：执行pivot.columns.name = None
• 绘制后隐藏x轴标签：执行ax1.set_xlabel('')

2. 子图水平对齐、共享x轴

子图错位的核心原因是你给两个热力图都设置了square=True，该参数会强制每个单元格为正方形，下方子图仅1行高度远小于上方7行的热力图，会自动压缩单元格宽度导致错位，搭配共享x轴的设置即可解决问题，完整修改代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd

# 清除列索引名，直接移除dates标签
pivot.columns.name = None

fig = plt.figure(figsize=(25, 15))
ax1 = plt.subplot2grid((23,20), (0,0), colspan=19, rowspan=17)
# 共享ax1的x轴
ax2 = plt.subplot2grid((23,20), (19,0), colspan=19, rowspan=1, sharex=ax1)

sns.set(font_scale=0.95)

# 移除square=True参数，避免单元格强制正方形导致宽度错位
sns.heatmap(pivot, ax= ax1, annot=True, fmt=".0f", robust=True, linewidth=0.1, cmap="Blues")
sns.heatmap((pd.DataFrame(pivot.sum(axis=0))).transpose(), ax=ax2, annot=True, fmt=".0f", robust=True, linewidth=0.1, cmap="Blues", xticklabels=False, yticklabels=False)

# 隐藏上方热力图的x轴刻度，避免和下方子图重复
plt.setp(ax1.get_xticklabels(), visible=False)

plt.show()

如果需要保留正方形单元格样式，可改用GridSpec设置匹配行数的高度比例，代码示例如下：

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.gridspec import GridSpec
import seaborn as sns
import pandas as pd

pivot.columns.name = None
fig = plt.figure(figsize=(25, 15))
# 高度比例设置为7:1，匹配上下热力图的行数比，保证正方形单元格宽度一致
gs = GridSpec(2, 1, height_ratios=[7, 1], hspace=0.05)
ax1 = fig.add_subplot(gs[0])
ax2 = fig.add_subplot(gs[1], sharex=ax1)

sns.set(font_scale=0.95)
# 可保留square=True参数
sns.heatmap(pivot, ax= ax1, annot=True, fmt=".0f", robust=True, linewidth=0.1, square=True, cmap="Blues")
sns.heatmap((pd.DataFrame(pivot.sum(axis=0))).transpose(), ax=ax2, annot=True, fmt=".0f", robust=True, linewidth=0.1, square=True, cmap="Blues", xticklabels=False, yticklabels=False)

plt.setp(ax1.get_xticklabels(), visible=False)
plt.show()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者bellotto