带注释的热图轴顺序取决于数据类型

Posted 2023-02-18

【中文标题】带注释的热图轴顺序取决于数据类型

【英文标题】：Plotly annotated heatmap axis order depends on data type

【发布时间】：2021-09-17 05:23:48

【问题描述】：

我正在尝试使用带注释的热图在 Plotly 中绘制混淆矩阵。现在我注意到，由于某种原因，Y 轴会根据标签的数据类型翻转，即使我将数据类型强制为字符串也是如此。

下面的代码将提供两个图，其中第二个图与第一个图相比具有倒置的 Y 轴。第一个是我希望它显示的方式，无论类名的数据类型如何。

顺序在哪里更改，我如何强制它保持在提供的列表顺序中？

'''

import numpy as np

confm = array([[10, 4,  0,  1,  0],
               [1, 20, 10,  1,  0],
               [0,  7, 30,  3,  0],
               [0,  1,  1, 40,  2],
               [1,  1,  2,  2, 50]])

labels = [1, 2, 3, 4, 5]


import plotly.graph_objects as go
import plotly.figure_factory as ff


def plot_matrix(confm, class_names):

    z =  np.round(confm, 2)  # for readability
    
    class_names = [str(c) for c in class_names]  # force all to string

    
    fig = ff.create_annotated_heatmap(z,
                                      colorscale='reds',
                                      xtype='array',
                                      ytype='array',
                                      x=class_names,
                                      y=class_names[::-1],  # invert order
                                     )
    
    

    fig.update_layout(
            title='Confusion matrix',
            width=600,
            height=600,
            margin=dict(pad=20),
            plot_bgcolor='white',
            xaxis=dict(title='Prediction',
                       showticklabels = True,
                       side='bottom',
                       tickmode='array',
                       tickvals=class_names,
                       ticktext=class_names),
            yaxis=dict(title='Truth',
                       tickmode='array',
                       tickvals=class_names,
                       ticktext=class_names[::-1])
                    )


    fig.show()


plot_matrix(confm, [1, 2, 3, 4, 5])
plot_matrix(confm, ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])

'''

【参考方案1】：

很明显 plotly 库在可能的情况下会转换回整数/数字。为了保持行为相同，您可以

    class_names = [str(c)+"\0" for c in class_names]  # force all to string

只需附加一个 null ascii 字符，然后防止它被转换回数字。

【讨论】：

这实际上似乎产生了与预期结果完全相反的结果（加上一些不受欢迎的 ascii 字符）。此外，转换并不能真正一致地或逻辑地工作：只有 Y 轴被重新排序，而 X 轴被单独保留。

我正在使用 plotly 5.1.0，两者都产生相同的图表，标签从左上角开始。数字标签不起作用，plotly 试图从零开始索引。顺便说一句，如果不更改为 confm = np.array(...)

，您的示例代码将无法正常工作

在 5.1.0 和 y 标签的反转被移除后，我至少得到了相同的图表，但对角线错误。我添加了 z = z[::-1] 来反转它，这似乎使它完全起作用。唯一剩下的怪癖是它拒绝混合数据类型。

【参考方案2】：

这适用于直接来自 scikit 的 confm，无需经过转换。唯一仍然打破它的是混合标签数据类型：

import plotly.graph_objects as go
import plotly.figure_factory as ff
from sklearn.metrics import confusion_matrix
   

def plot_matrix(confm, class_names):

    z = np.round(confm, 2)
    
    z = z[::-1]
      
    fig = ff.create_annotated_heatmap(z,
                                      colorscale='reds',
                                      xtype='array',
                                      ytype='array',
                                      x=class_names,
                                      y=class_names,
                                     )
    
    

    fig.update_layout(
            title='Confusion matrix',
            width=600,
            height=600,
            margin=dict(pad=20),
            plot_bgcolor='white',
            xaxis=dict(title='Prediction',  # Prediction
                       showticklabels = True,
                       side='bottom',
                       tickmode='array',
                       tickvals=class_names,
                       ticktext=class_names),
            yaxis=dict(title='Truth',  # Truth
                       tickmode='array',
                       tickvals=class_names,
                       ticktext=class_names[::-1]
                      )
                    )


    fig.show()


truth = ['a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b', 'a', 'b', 'b'] 
pred = ['a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b', 'b', 'a', 'a']
labels = ['a', 'b'] 

confm = confusion_matrix(truth, pred, labels)

plot_matrix(confm, labels)