matplotlib / matplotlib/ipympl
My heatmap is blank
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- Vorherrschende Sprache
- Jupyter Notebook
- Sterne
- 1.7k
- Forks
- 234
- PR-Merge-Kennzahlen
- Keine gemergten PRs in 30 T.
Beschreibung
I am trying to create a heatmap with the follow data: It is a lot of data points, this is just a preview. Any ideas on why it is blank?
```
TF target importance
0 ZIC5 ZIC2 244.284998
1 DLX6 DLX5 146.211550
2 FOXD4L6 FOXD4L3 139.951544
3 DDX43 OOEP 133.502314
4 FOXD4L3 FOXD4L6 132.367859
5 DLX5 DLX6 131.638314
6 FOXD4 FOXD4L1 128.395748
7 HOXA11 HOXA10 112.056258
8 HOXA2 HOXA3 110.962698
9 ZIC2 ZIC5 109.077028
```
CODE BELOW:
```python
import os
import glob
import pickle
import pandas as pd
import numpy as np
import scanpy as sc
import loompy as lp
from dask.diagnostics import ProgressBar
from MulticoreTSNE import MulticoreTSNE as TSNE
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.read_csv("adj.tsv", sep='\t')
print(df.head(10))
df = df.pivot("TF", "target", "importance")
hm = sns.heatmap(df, linewidth = 0.5, cmap = 'coolwarm')
```

Beitragsleitfaden
Erste Schritte
- Lies das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
- Schreib ins Issue, dass du es übernimmst — das erspart doppelte Arbeit.
- Forke das Repository und arbeite in einem Branch.
- Öffne einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.
Rechercherichtung
Beginne mit dem Python-Snippet, insbesondere dem Einlesen von adj.tsv, dem DataFrame-Pivot und dem Aufruf der seaborn-Heatmap, und reproduziere es in der gemeldeten Jupyter-Umgebung. Die Eingabedatei und die Umgebungsdetails sind nicht angegeben; kläre daher zunächst, ob die leere Ausgabe spezifisch für ipympl ist. Erledigt ist dies mit einer reproduzierbaren Diagnose oder einem präzisierten Bericht mit den fehlenden Details zu Setup und Daten.
Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.
Bewertung
- Tech-Stack
- jupyter, jupyter-notebook, numpy, pandas, python
- Bereich
- data-visualization
- Issue-Typ
- Bug
- Schwierigkeit
- 4/5
- Geschätzter Aufwand
- 3-5 Tage
- Aktivitätsstatus
- Veraltet
- Klarheit
- Muss geklärt werden
- Anfängerfreundlichkeit
- 18/100