使用 seaborn 在热图单元格注释中添加文本

Seaborn 是一个基于 Matplotlib 的 Python 数据可视化库，它提供了更高级别的接口，使数据可视化更简洁、美观。在 Seaborn 中，可以使用 heatmap() 函数创建热图。但是默认情况下，热图不会显示相应单元格的值，因此本文将介绍如何在热图单元格注释中添加文本。

导入所需库

首先需要导入 Seaborn 和 Matplotlib 库。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

创建数据

使用 Seaborn 自带的数据集，创建一个 flights 数据集。

flights = sns.load_dataset("flights").pivot("month", "year", "passengers")

创建热图

使用 heatmap() 函数创建热图，并使用 annot=True 参数开启注释功能，此时可以使用 fmt 参数设置注释文本的格式。

sns.heatmap(flights, annot=True, fmt="d", cmap="YlGnBu")

自定义注释文本

annot 参数默认情况下会在热图单元格中显示相应的值，如果需要修改注释文本，可以使用 annot_kws 参数。例如，可以将注释文本的字体大小设置为 8。

sns.heatmap(flights, annot=True, fmt="d", cmap="YlGnBu", annot_kws={"fontsize":8})

自定义注释文本（高级）

在某些情况下，需要根据特定的条件为不同的单元格设置不同的注释文本。这时，可以使用 heatmap() 函数的 func 参数，该参数需要传入一个自定义的函数，该函数将根据热图单元格的值返回相应的注释文本。

下面的示例中，使用了 lambda 函数生成一个小于 100 的值的单元格将设置不同的注释文本。

def annotate_heatmap(data=None, color='white', **kwargs):
    if data < 100:
        value = "({:.1f}%)".format(data/100*100)
    else:
        value = "({:.0f})".format(data)
    kwargs.pop('color')
    text_kwargs = dict(color=color, fontsize=8)
    text_kwargs.update(kwargs)
    plt.text(kwargs['x'] + 0.5, kwargs['y'] + 0.5, s=value, ha='center', va='center', **text_kwargs)

sns.heatmap(flights, cmap="YlGnBu", annot=True, fmt='d', cbar=False,
            annot_kws={'fontsize': 8}, 
            cbar_kws={'label': 'Passengers'},
            cell_renderer=annotate_heatmap)

这里使用了 cell_renderer 参数传入了一个名为 annotate_heatmap() 的自定义函数，该函数会根据单元格的值设置不同的注释文本。

结论

使用 Seaborn 可以很容易地创建热图，并在热图单元格注释中添加文本。使用 annot=True 参数开启注释功能，并使用 fmt 参数设置注释文本格式。如果需要自定义注释文本，可以使用 annot_kws 参数，并将要显示的文本传递给 annot。对于更高级的自定义，可以通过 func 参数传入自定义的函数来处理单元格注释文本。