matplotlib相関行列ヒートマップをラベルとしてグループ化した色

Question

私はmatplotlibで視覚化しようとしている相関行列を持っています。ヒートマップスタイルの図を作成することはできますが、ラベルをどのようにしたいのかという問題にぶつかりつつあります。私はこれが可能かどうかも分かりませんが、これは私がやろうとしていることであり、それを働かせるようには見えません：

私の相関マトリックスは150 x 150です。xまたはyまたは両方...これは問題ではありません）軸を使用して、ラベルをグループ化し、単純にカラーまたはカラー背景に白いラベルでラベルを付けることができます。

明確にするために、1-15を「グループ1」とし、単に青いバーまたは青いバーの「グループ1」のテキストにしたいとします。次に、赤色のバー、または単に赤いバーの「グループ2」として16-20を選択します。 Etc、マトリックス内のすべての項目を介して。

私は、軸ラベルをグループ化したり、色を付けたりするのに失敗しています。どんな助けでも大歓迎です。私のコードは以下の通りですが、それは基本的なものですが、それが役立つかどうかはわかりません。

import matplotlib.pyplot as plt 
import matplotlib.cm as cm 
import numpy as np 

# COREELATION MATRIX TEST # 
corr = np.genfromtxt(csv_path,delimiter=',') 
fig = plt.figure() 
ax1 = fig.add_subplot(111) 
cmap = cm.get_cmap('jet', 30) 
cax = ax1.imshow(corr, cmap=cmap) 
ax1.grid(True) 
plt.title('THIS IS MY TITLE') 
fig.colorbar(cax, ticks=[-1,-0.8,-0.6,-0.4,-0.2,0.0,0.2,0.4,0.6,0.8,1.0]) 
plt.show() 

Answer 1

補助軸をプロットの隣に作成し、プロットのカラーバープロットをプロットすることができます。軸のスパインをオフにすると、それらのバーはラベルボックスのように見えます。

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
from mpl_toolkits.axes_grid1 import make_axes_locatable 

# COREELATION MATRIX TEST # 
corr = 2*np.random.rand(150,150)-1 
# labels [start,end] 
labels = np.array([[0,15],[16,36],[37,82],[83,111],[112,149]]) 
colors = ["crimson", "limegreen","gold","orchid","turquoise"] 

fig, ax = plt.subplots() 

im = ax.imshow(corr, cmap="Blues") 

ax.set_title('THIS IS MY TITLE') 
fig.colorbar(im, ticks=[-1,-0.8,-0.6,-0.4,-0.2,0.0,0.2,0.4,0.6,0.8,1.0]) 

# create axes next to plot 
divider = make_axes_locatable(ax) 
axb = divider.append_axes("bottom", "10%", pad=0.06, sharex=ax) 
axl = divider.append_axes("left", "10%", pad=0.06, sharey=ax) 
axb.invert_yaxis() 
axl.invert_xaxis() 
axb.axis("off") 
axl.axis("off") 


# plot colored bar plots to the axes 
barkw = dict(color=colors, linewidth=0.72, ec="k", clip_on=False, align='edge',) 
axb.bar(labels[:,0],np.ones(len(labels)), 
     width=np.diff(labels, axis=1).flatten(), **barkw) 
axl.barh(labels[:,0],np.ones(len(labels)), 
     height=np.diff(labels, axis=1).flatten(), **barkw) 

# set margins to zero again 
ax.margins(0) 
ax.tick_params(axis="both", bottom=0, left=0, labelbottom=0,labelleft=0) 
# Label the boxes 
textkw = dict(ha="center", va="center", fontsize="small") 
for k,l in labels: 
    axb.text((k+l)/2.,0.5, "{}-{}".format(k,l), **textkw) 
    axl.text(0.5,(k+l)/2., "{}-{}".format(k,l), rotation=-90,**textkw) 

plt.show()