تخصيص Heatmap في Seaborn: عرض القيم بنسب مئوية وإظهار الحدود

عندما تتعامل مع مكتبة Seaborn في Python وتقوم بإنشاء Heatmap، يمكنك بسهولة تخصيص قيم شريط الألوان ليتم عرضها في تنسيق النسب المئوية. في الكود الذي قدمته، يمكنك تحقيق ذلك باستخدام مكتبة matplotlib التي تعتمد عليها Seaborn. اليك كيف يمكنك تحقيق ذلك:

أولًا، يمكنك استيراد مكتبة matplotlib واستخدامها لتحديد شكل تنسيق النسب المئوية. يمكنك أيضًا تحديد القيم التي تريد عرضها على شريط الألوان باستخدام set_ticks وset_ticklabels. اليك كيف يمكنك تعديل الكود الخاص بك لتحقيق ذلك:

python
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

np.random.seed(0)
uniform_data = np.random.rand(10, 12)

# إنشاء Heatmap باستخدام Seaborn
ax = sns.heatmap(uniform_data)

# تحديد شكل تنسيق النسب المئوية لشريط الألوان
fmt = '{x:.0%}'
xticks = plt.gca().get_xticks()
plt.gca().set_xticks(xticks)
plt.gca().set_xticklabels([fmt.format(x=x) for x in xticks])

# عرض القيم الأولى والأخيرة على شريط الألوان
colorbar = ax.collections[0].colorbar
colorbar.set_ticks([uniform_data.min(), uniform_data.max()])
colorbar.set_ticklabels([fmt.format(x=uniform_data.min()), fmt.format(x=uniform_data.max())])

# إظهار الرسم البياني
plt.show()

بهذا الشكل، ستظهر قيم شريط الألوان بتنسيق النسب المئوية، وسيتم عرض القيم الأولى والأخيرة فقط. يمكنك تخصيص الشكل والتصميم وفقًا لاحتياجاتك الخاصة.

المزيد من المعلومات

بالطبع، دعنا نعمق في المعلومات حول كيفية تخصيص Heatmap في Seaborn وكيفية تحقيق تنسيق النسب المئوية لشريط الألوان.

تنسيق شريط الألوان بشكل مفصل:
يمكنك تخصيص شريط الألوان بشكل مفصل باستخدام مجموعة متنوعة من الإعدادات. على سبيل المثال، يمكنك تغيير ألوان الحدود والخلفية باستخدام colorbar_kw وتحديد المزيد من الخيارات مثل orientation و pad لضبط توجيه ومسافة شريط الألوان.
```
python
ax = sns.heatmap(uniform_data, cmap='viridis')

# تخصيص شريط الألوان
cbar_kws = {
    'orientation': 'horizontal',
    'pad': 0.2,
    'aspect': 40,
    'shrink': 0.8,
    'extend': 'both'
}
cbar = ax.figure.colorbar(ax.collections[0], ax=ax, **cbar_kws)
```
تحسين العناصر التصويرية:
يمكنك تحسين الرسم البياني بشكل عام باستخدام مزيد من العناصر التصويرية مثل إضافة عنوان للرسم البياني ووضع علامات على المحاور. هذا يساعد في جعل الرسم البياني أكثر وضوحًا وفهمًا.
```
python
ax.set_title('Seaborn Heatmap with Colorbar in Percentage Format')
ax.set_xlabel('X Axis Label')
ax.set_ylabel('Y Axis Label')
```
استخدام قيم مخصصة للتلوين:
بالإضافة إلى استخدام خريطة الألوان الافتراضية، يمكنك استخدام خرائط ألوان مخصصة أو حتى تحديد قيم تلوين مخصصة لتحقيق تأثيرات محددة.
```
python
custom_colormap = sns.color_palette("coolwarm", as_cmap=True)
ax = sns.heatmap(uniform_data, cmap=custom_colormap)
```
أو يمكنك تحديد نطاق الألوان باستخدام vmin و vmax للتحكم في قيم الحد الأدنى والحد الأقصى للألوان.
```
python
ax = sns.heatmap(uniform_data, vmin=0, vmax=1, cmap='viridis')
```
تلك هي بعض الطرق التي يمكنك استخدامها لتحسين وتخصيص الHeatmap الخاص بك في Seaborn بطريقة متقدمة وتجعلها أكثر قوة وفعالية في نقل المعلومات.

الوسوم

المزيد من المعلومات

تحسين تطبيق قائمة المهام: نصائح لتعزيز تجربة المستخدم

حل مشكلة إغلاق سريع لموجه الأوامر في Python