カフリンクス：colorscaleの上限値と下限値の設定方法は？

Question

私はカフスのヒートマップ（this oneのような）を含むDataFrameを持っているとしましょう。

通常、次のようにプロットします。 「スペクトル」という名前でプリセットのカラースケールを指定したことに注目してください。

heatmap.iplot(kind='heatmap', title='title', colorscale='spectral', xTitle='xTitle', yTitle='yTitle') 

それは私にヒートマップを示しているが、ColorScaleの値の範囲（色ではないが、分/ maxはにマッピングされるColorScaleの値）が自動決定されます。

最低の色が最小値にマッピングされ、最もホットな色が最大値にマッピングされるように、最小値/最大値を指定できます。私のユースケースは、私がお互いに比較する複数のカラーマップを持っていることです。これらのヒートマップの値の差が色から明らかになるように、同じ値を持つ必要があります。< - > colorscaleマッピング。

ところで、私は手動でカラースケール内のすべてのカラーマッピングを指定する必要はありません。

Answer 1

短い答え：zminとzmaxは一切キーワード引数ではないので、あなたはcufflinksで直接それを行うことはできません。

長い答え：（？2同じ名前colorscalesが異なるマッピングを持っている場合、それは楽しみではありません）あなたのデータフレームを変換することは簡単ですが、cufflinksは少しトリッキーですと同じカラースケールを得るに

df.iplot(kind='heatmap') 

が同一であります

plotly.offline.iplot([go.Heatmap(z=df.transpose().values)]) 

にだから今、私たちはzminとzmax

経由 colorscaleの上下の範囲を設定することができます

plotly.offline.iplot([go.Heatmap(z=df.transpose().values, zmin=0, zmax=40)]) 

は今、このステップバイステップを書く時間のため

import cufflinks as cf 
import plotly 
plotly.offline.init_notebook_mode() 
import plotly.graph_objs as go 

cf.go_offline() 
df = cf.datagen.heatmap(20,20) 
df.iplot(kind='heatmap', colorscale='spectral') 

scale = cf.get_scales()['spectral'] 
l = len(scale) - 1 
spectral = [[i/l, s] for i, s in enumerate(scale)] 

plotly.offline.iplot([go.Heatmap(z=df.transpose().values, zmin=0, zmax=40, colorscale=spectral)])