cividis:从深蓝色到灰色的渐变,适合色盲用户。 Diverging Colormaps(发散颜色映射): coolwarm:从蓝色到红色的渐变。 RdBu:从红色到蓝色的渐变。 Spectral:从蓝色到黄色再到红色的渐变。 bwr:从蓝色到白色再到红色的渐变。 Qualitative Colormaps(定性颜色映射): tab10:包含10种不同颜色的循环映射。 tab20:包含20种...
import numpy as np; np.random.seed(0) import seaborn as sns; sns.set() uniform_data = np.random.rand(10, 12) ax = sns.heatmap(uniform_data, vmin=0, vmax=1) image 以0为中心的数据绘制热图: import numpy as np; np.random.seed(0) import seaborn as sns; sns.set() normal_data =...
In Seaborn heatmap, we have three different types of colormaps. Sequential colormaps Diverging color palette Discrete Data Sequential colormap You can use the sequential color map when the data range from a low value to a high value. The sequential colormap color codes can be used with the ...
corr = df_corr.iloc[1:, :-1].copy() # color map cmap = sb.diverging_palette(0, 230, 90, 60, as_cmap=True) # plot heatmap sb.heatmap(corr, mask=mask, annot=True, fmt=".2f", linewidths=5, cmap=cmap, vmin=-1, vmax=1, cbar_kws={"shrink": .8}, square=True) # ticks...
为了更好地可视化我使用的每个社区中共享的 CPT 和案例量plt.subplots,并sns.heatmap创建了四个社区之间具有相似匹配颜色的热图。生成热图的代码:fig, axs = plt.subplots(nrows=4, figsize=(16,8), sharex=True) cmaps = ['Blues', 'Oranges', 'Greens', 'Reds'] comms = range(4) for ax, cmap,...
seaborn.heatmapHeat maps显示数字表格数据,其中单元格根据包含的值着色。 热图非常适合使这种数据的趋势更加明显,特别是在订购数据并且存在聚类时。 vmin, vmax : 显示的数据值的最大和最小的范围 代码语言:javascript 复制 ax=sns.heatmap(data,vmin=0,vmax=1) ...
热力图(Heatmap):用于显示数据的矩阵关系。 3D图形(3D Plots):包括3D散点图、3D曲面图等。等高线图(Contour Plot):用于显示二维数据的等高线。极坐标图(Polar Plot):用于显示数据在极坐标系下的分布。简单地理图(Simple Maps):用于显示地理数据的简单地图。除了上述常见的图形类型,matplotlib库还提供了许多其他类型...
创建colormap图表:使用seaborn库中的colormap绘制图表。 代码语言:txt 复制 sns.heatmap(data, cmap='colormap') plt.show() 在此示例中,data是用于绘制colormap的数据。 隐藏色标旁边的值:使用matplotlib库中的Colorbar对象来隐藏色标旁边的值。 代码语言:txt 复制 heatmap = sns.heatmap(data, cmap='colormap...
sns.heatmap(df2.astype(float).corr(),linewidths=0.1,vmax=1.0, square=True, cmap=colormap, linecolor='white', annot=True) fig = plt.gcf() fig.set_size_inches(18.5,10.5) fig.savefig('PearsonCorrelationOfFeatures.png', dpi=100)#plt.savefig('PearsonCorrelationOfFeatures.png')plt.show() ...
在imshow中的部分参数在该函数中也是可以使用的,比如vmin, vmax,cmap等参数。除了通用参数外,该函数有两个特色,第一就是可以方便的添加分割线,使图片更加的美观,使用linescolor和linewidth参数指定分割线的颜色和宽度,用法如下 代码语言:javascript 复制 >>>sns.heatmap(data,linewidth=1)>>>plt.show() ...