annot=True, fmt=".2f", #设置每个格子中注释文本的格式，此处保留两位小数cmap=sns.diverging_...
ax = sns.heatmap(a, annot=True, fmt=".1f", cmap="coolwarm")plt.xlabel('X')plt.ylabel('Y')print("【执行】plt.show()")plt.show()A选项:输出结果是一个饼图B选项:输出结果是一个折线图C选项:输出结果是一个条形图D选项:输出结果是热力图 正确答案是:D 图1 问题解析 图2 题目运行代码 ...
下面的代码展示了如何使用Seaborn创建热度图: importnumpyasnpimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplt# 生成数据data=np.random.rand(10,12)# 使用Seaborn绘制热度图sns.heatmap(data,cmap='coolwarm',annot=True,fmt='.2f')plt.title('Seaborn热度图示例')plt.xlabel('列')plt.ylabel('行')# 显示热度...
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...
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"}) ...
下面是一个简单的示例代码,展示了如何在热力图中使用cmap参数指定颜色映射: import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 生成随机数据 data = np.random.rand(10, 10) # 绘制热力图 sns.heatmap(data, cmap='coolwarm') plt.show() 复制代码 在这个示例中,我们生成了一个...
cmap="OrRd":深红色到浅红色,类似“Oranges”。 cmap="greys":灰色 cmap="gist_rainbow":彩虹色 将colormap置于特定值的中心(参考链接): >>> ax = sns.heatmap(flights, center=flights.loc["January", 1955]) 使用遮罩绘制矩阵中的一部分 >>> corr = np.corrcoef(np.random.randn(10, 200))>>> ...
一个具体的例子是，当使用代码import seaborn as sns, numpy as np, matplotlib.pyplot as plt，创建一个二维数组a = np.array([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]])，然后调用sns.heatmap(a, annot=True, fmt=".1f", cmap="coolwarm")，会得到一个输出结果，这个结果并不是饼图、折线...
sns.heatmap(new_flights,annot=True,fmt="d",linewidth=0.5,cmap='Blues',xticklabels=2,yticklabels=False,cbar=False) #annot=True 为每个单元格写入值。 #参数fmt是指添加值的格式。这里设置为整数型 #linewidth是指划分每个单元格的行的宽度
防止中文乱码mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['FangSong']# 生成一个3x3的随机矩阵arr = np.random.rand(3, 3)fig, ax = plt.subplots(figsize = (6, 5))# 调动heatmap方法，annot表示注释，即方格中的数字，cmap表示颜色代码sns.heatmap(pd.DataFrame(np.round(arr, 2)), annot=True, cmap="...