如何使用Python的pylab.figure绘制超大热图？

Question

我正在使用 pylab.figure 来绘制热图。这没什么特别的，对于较小的热图尺寸，我得到了不错的结果。

问题：我想绘制一个大约有30行和近2000列的热图。这是可以做到的——但我无法让标签以可读且不重叠的方式显示。

我尝试调整 figsize 和 dpi，但这样做只是改变了输出图像的分辨率。我没有成功让图像宽到足以让标签不再重叠。

代码片段：

fig = pylab.figure(figsize = (640,30), dpi = 50)
axmatrix = fig.add_axes([ 0.1, 0.1, 0.85, 0.1 ])
axmatrix.tick_params(axis='both', which='major', labelsize = 8)
im = axmatrix.matshow(ordered_observations, aspect = 'auto', origin = 'lower', cmap = pylab.cm.YlGnBu)

axcolor = fig.add_axes([ 0.96, 0.1, 0.01, 0.1 ])
pylab.colorbar(im, cax = axcolor)

axmatrix.set_xticks(range(0, len(right) - 1))
axmatrix.set_yticks(range(0, len(left) - 1))
axmatrix.set_xticklabels(map(lambda name: name, list(right)[0:len(right) - 1]), rotation = 90)
axmatrix.set_yticklabels(map(lambda name: name, list(left)[0:len(left) - 1]))

fig.show()
fig.savefig('linkage.png')

谢谢，

金

编辑：ordered_observations 片段：

[[ 0.5   0.5   0.5  ...,  0.5   0.5   0.5 ]
 [ 1.    1.    1.   ...,  0.5   0.5   0.5 ]
 [ 1.    1.    1.   ...,  0.5   0.5   0.5 ]
 ...,
 [ 0.25  0.2   0.2  ...,  0.2   0.2   0.2 ]
 [ 0.25  0.2   0.2  ...,  0.2   0.2   0.2 ]
 [ 0.25  0.2   0.2  ...,  0.2   0.2   0.2 ]]

这是截断的 pylab 输出。真实数据是一个29 x 1835的矩阵。

编辑 2：与其把我的数据放到某个地方，我觉得通过以下代码片段生成测试数据更好。

import numpy
import random
ordered_observations = numpy.array([ [ random.random() for column in range(0, 1835) ] for row in range(0, 29) ])

编辑 3：一个完整的工作示例。

import numpy
import random
import pylab

left = range(0, 29)
right = range(0, 1835)
ordered_observations = numpy.array([ [ random.random() for column in range(0, 1835) ] for row in range(0, 29) ])

fig = pylab.figure(figsize = (640,30), dpi = 50)
axmatrix = fig.add_axes([ 0.1, 0.1, 0.85, 0.1 ])
axmatrix.tick_params(axis='both', which='major', labelsize = 8)
im = axmatrix.matshow(ordered_observations, aspect = 'auto', origin = 'lower', cmap = pylab.cm.YlGnBu)

axcolor = fig.add_axes([ 0.96, 0.1, 0.01, 0.1 ])
pylab.colorbar(im, cax = axcolor)

axmatrix.set_xticks(range(0, len(right) - 1))
axmatrix.set_yticks(range(0, len(left) - 1))
axmatrix.set_xticklabels(map(lambda name: name, list(right)[0:len(right) - 1]), rotation = 90)
axmatrix.set_yticklabels(map(lambda name: name, list(left)[0:len(left) - 1]))

fig.show()
fig.savefig('linkage.png')

解决方法

看起来这个问题有点棘手，所以我最终决定使用这个解决方法：

绘制多个热图，每次处理200列。

大数据处理数据可视化解决方案热图 pylab 标签调整图像分辨率多个热图

如何使用Python的pylab.figure绘制超大热图？

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