如何为Seaborn热力图自定义cmap配色方案？

嘿，你完全不用被Seaborn预设的cmap选项限制住！因为Seaborn底层依赖Matplotlib的色彩系统，咱们可以轻松创建自己的渐变配色映射，精准设置最小值和最大值对应的颜色。

下面是具体的实现步骤：

1. 导入必要的库
   除了Seaborn和Matplotlib的pyplot，还需要用到Matplotlib的LinearSegmentedColormap类来创建自定义配色：

   import seaborn as sns
   import matplotlib.pyplot as plt
   from matplotlib.colors import LinearSegmentedColormap
   

2. 创建自定义色彩映射
   使用LinearSegmentedColormap.from_list()方法，你只需要给这个自定义配色起个名字，然后传入包含起始（最小值）和结束（最大值）颜色的列表即可：

   # 定义从深红色(#A43E28)到深蓝色(#144DB0)的渐变
   custom_cmap = LinearSegmentedColormap.from_list("custom_heatmap", ["#A43E28", "#144DB0"])
   

3. 在热力图中使用自定义配色
   直接把创建好的custom_cmap传入sns.heatmap()的cmap参数就搞定了：

   # 假设df是你的目标数据框
   sns.heatmap(df, cmap=custom_cmap, annot=True)  # annot=True可选，用来显示单元格数值
   plt.show()
   

进阶：添加中间过渡色 #

如果你想要更平滑的渐变效果，还可以在颜色列表中加入中间过渡色，比如浅灰色#F5F5F5：

custom_cmap = LinearSegmentedColormap.from_list("custom_heatmap", ["#A43E28", "#F5F5F5", "#144DB0"])

这样热力图的颜色会从深红过渡到浅灰，再到深蓝，视觉效果会更自然。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Leonard