sns.heatmap(corr1, mask=mask, cmap="RdBu_r", center=0, linewidths=.5) plt.show() #通过相关系数可以看出增加医疗支出对提高寿命有影响 #heatmap(data) #挑选出主要数据 Developing_data=Developing.iloc[:,[1,3,19,20]] data3=Developing_data.groupby('Year').mean() data3=data3.reset_index(...
heatmap(data=data, annot=True, fmt="d", linewidths=0.3, cmap="RdBu_r") # 绘图 # plt.xticks(rotation=0,fontsize=12) 设置x轴刻度字体大小和旋转角度 plt.show() pyecharts python+echarts,用html样式绘图 文件操作 os 路径处理 import os import sys sys.argv[0](代码)||__file__(控制台)...
1sns.heatmap(data=data,annot=True, 2 fmt="d",cmap="RdBu_r") 3#foramt为int类型 1. 2. 3. linewidths:控制每个小方格之间的间距 代码解读 1sns.heatmap(data=data,annot=True, 2 fmt="d",linewidths=0.3, 3 cmap="RdBu_r") 4#可以看到每个小方格之产生了间隙 1. 2. 3. 4. linecolor:...
# sns.heatmap(pd.DataFrame(np.round(data,4),columns=key_list,index=key_list),annot=True,vmax=1,vmin=0, # xticklabels=True,yticklabels=True,square=True,cmap="RdBu_r") #指定网格间距 # sns.heatmap(pd.DataFrame(np.round(data,4),columns=key_list,index=key_list),annot=True,vmax=1,v...
'Pastel2', 'Pastel2_r', 'PiYG', 'PiYG_r', 'PuBu', 'PuBuGn', 'PuBuGn_r', 'PuBu_r', 'PuOr', 'PuOr_r', 'PuRd', 'PuRd_r', 'Purples', 'Purples_r', 'RdBu', 'RdBu_r', 'RdGy', 'RdGy_r', 'RdPu', 'RdPu_r', 'RdYlBu', 'RdYlBu_r', 'RdYlGn', ...
2fmt="d",cmap="RdBu_r") 3#foramt为int类型 linewidths :控制每个小方格之间的间距 1sns.heatmap(data=data,annot=True, 2fmt="d",linewidths=0.3, 3cmap="RdBu_r") 4#可以看到每个小方格之产生了间隙 linecolor :控制分割线的颜色 1sns.heatmap(data=data,annot=True, ...
(cmap='RdBu_r', low=0.6, high=0.4, axis=1)\55.set_table_styles(styles())\56.set_precision(2)5758df.to_excel('2013年-2022年各省份GDP.xlsx')5960returndf6162defdraw(df):63"""64使用Matplotlib库画图65"""66plt.rcParams['font.family'] ='SimHei'67plt.rcParams['figure.figsize'] = (...
fig,ax=plt.subplots(figsize=(15,13))# 彩色底图MC=ax.contourf(lat,Levels,DrawData,cmap="RdBu_r",levels=np.arange(-3.5,3.6,0.5))# 反转x,y轴 ax.invert_xaxis()ax.invert_yaxis()# 画等值线 newLevel=np.concatenate([np.copy(MC.levels),np.array([-0.2,0.2])])IsoLine=ax.contour(MC,le...
z = np.array([drumhead_height(1,1, r, theta,0.5)forrinradius]) fig = plt.figure() ax = fig.add_axes(rect=(0,0.05,0.95,0.95), projection='3d') ax.plot_surface(x, y, z, rstride=1, cstride=1, cmap='RdBu_r', vmin=-0.5, vmax=0.5) ...
f2_ax1.contourf(lon,lat, r, levels=np.arange(-0.9,1.0,0.1),extend='both', zorder=0, transform=ccrs.PlateCarree(), cmap=plt.cm.RdBu_r) #子图2,同上 f2_ax2 = fig2.add_axes([0.6, 0.1, 0.4, 0.3],projection = proj) f2_ax2.set_extent(img_extent, crs=ccrs.PlateCarree()) ...