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...
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt a = np.array([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]]) print("【显示】数组a:\n",a) print('【执行】ax = sns.heatmap(a, annot=True, fmt=".1f", cmap="coolwarm")') ax = sns.heatmap(a, annot=True, fmt=".1f", cmap="coolwarm...
sns.heatmap(x, annot=True, ax=ax1) sns.heatmap(x, annot=True, ax=ax2, annot_kws={'size':9,'weight':'bold', 'color':'blue'}) 1. 2. fmt,格式设置,决定annot注释的数字格式,小数点后几位等 sns.heatmap(x, annot=True, ax=ax1) sns.heatmap(x, annot=True, fmt='.1f', ax=ax2...
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...
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))>>> ...
heatmap(df_col, cmap='viridis') ax.set_title('列含异常数据') # 按列标准化 ax = plt.subplot2grid((2, 2), (0, 1), colspan=1) sns.heatmap(df_norm_col, cmap='viridis') ax.set_title('按列标准化') # 行含异常数据 ax = plt.subplot2grid((2, 2), (1, 0), colspan=1) ...
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: importseabornassnsimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 生成随机数据data = np.random.rand(10,10)# 绘制热力图sns.heatmap(data, cmap='coolwarm') plt.show() 在这个示例中,我们生成了一个10x10的随机数据矩阵,并使用seaborn...
heatmap = sns.heatmap(data, cmap="coolwarm")此时绘制出的热力图将会以默认的颜色映射（cmap）绘制...
# 生成color mapwhite_cmap,cus_cmap=generate_color_map()# 绘制下三角形 （数字）sns.heatmap(...
1sns.heatmap(data=data,vmin=200, 2vmax=500) 可以看到右侧的颜色带最大最小值变了,而heatmap中颜色映射关系也会随之调整,将本图和上面的图进行对比便一目了然。 cmap :设置颜色带的色系 1sns.heatmap(data=data,cmap="RdBu_r") 好像变好看了?