官网链接:https://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.heatmap.html data import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt glue = sns.load_dataset('glue').pivot("Model","Task","Score") sns.heatmap(glue) 1. 2. 3. 4. cmap 将数据值映射到颜色空间的不同颜色 cmap的可选值见另一篇博客...
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corrMatt = df[['sepal_length','sepal_width', 'petal_length', 'petal_width']].corr() mask = np.array(corrMatt) mask[np.tril_indices_from(mask)] = False #下三角 sns.heatmap(corrMatt, mask=mask,vmax=1, square=True,annot=True,cmap='viridis_r') 02 连续变量与类别关系图 类别变量与...
cmap=sns.diverging_palette(255,5,as_cmap=True), ) g.ax_heatmap.set_xticklabels(g.ax_heatmap.get_xticklabels,rotation=90) g.ax_heatmap.set_yticklabels(g.ax_heatmap.get_yticklabels,rotation=0) plt.show 绿色系sns.set(rc={"font.family":"SongtiSC"}) g=sns.clustermap( data=gene.c...
lake_color='aqua') map.drawcoastlines() plt.show()由于basemap无所不能的绘图能力，你还可以画...
pd.options.display.float_format = '{:,.3f}'.format ## 指定小数位数 df1.corr() 2. sns.heatmap() 热力图 import seaborn as sns ## 相关关系矩阵热力图 sns.heatmap(df1.corr(), annot=True, cmap='RdBu', xticklabels=1, yticklabels=1) 3. 正负系数分离 - 横向条形图 这种做法比较啰嗦,...
# 绘制热力图 cmap:从数字到色彩空间的映射 sns.heatmap(data=df2.iloc[:5, ::].T, linewidths=0.25, linecolor='black', ax=ax, annot=True, fmt='.1f', cmap='OrRd', robust=True, ) # 添加描述信息 x y轴 title ax.set_xlabel('年份', fontdict={'size': 18, 'weight': 'bold'}) ...
sns.heatmap(df.corr(),annot = True,fmt ='。2f')结果如下:另一个最受欢迎的是配对图,它向我们显示了所有变量之间的关系。如果您有一个大数据集,请谨慎使用此功能,因为它必须显示所有数据点的次数与有列的次数相同,这意味着通过增加数据的维数,处理时间将成倍增加。 sns.pairplot(df)结果如下:现在让我们...
ax.set_yticklabels(labels, rotation=90)# 传入日历数据和日期,输出日历图像defcalendar_heatmap(ax, dates, data): i, j, calendar = calendar_array(dates, data) im = ax.imshow(calendar, interpolation='none', cmap='summer') label_days(ax, dates, i, j, calendar) ...
[2017]=ct.loc[2017].div(ADJ_2017).astype('int')pop=pd.read_csv('data/denver_pop.csv',index_col='Year')pop=pop.squeeze().div(100000)ct=ct.div(pop,axis=0).astype('int')ct=ct.reindex(columns=days)sns.heatmap(ct,cmap='Greys')returnct In[123]:count_crime(crime,'auto-theft')...