seaborn.heatmap(data, vmin=None, vmax=None, cmap=None, center=None, robust=False, annot=None, fmt='.2g', annotkws=None, linewidths=0, linecolor='white', cbar=True, cbarkws=None, cbar_ax=None, square=False, ax=None, xticklabels=True, yticklabels=True, mask=None, **kwargs) d...
pd.DataFrame(uniform_data)#以一个数据框的格式来显示 f,ax=plt.subplots(figsize=(9,6))#定义一个子图宽高为9和6 ax存储的是图形放在哪个位置 ax=sns.heatmap(uniform_data,vmin=0,vmax=1)#vmin,vmax定义了色彩图的上下界 # sns.heatmap(uniform_data) #此语句会默认图形的大小画热图 ⚪ 使用发散色...
sns.heatmap(data=df[["age","sex","pclass","fare"]].corr(),linecolor="white", annot=True,linewidths=0.1)#annot系数值是否显示#data最后是矩阵数据集,图形的行为矩阵的列,列为矩阵的行索引,如果是dataframe,则行为行索引 factorplot与FacetGrid这是两个分面函数,分面的意思就是在一张画布中画多个图形。
默认的主题是darkgrid。df=sns.load_dataset("anscombe")df.head()# sns.load_dataset("anscombe")表示:加载Anscombe示例数据集# seaborn内置了不少样例数据,为dataframe类型, df = sns.load_dataset("anscombe")即读取“anscombe”样例数据,如果要查看数据,可以使用类似df.head()命令查看。 2. Heatmap ( 热力...
df=pd.DataFrame(np.random.random((10,10)),columns=["a","b","c","d","e","f","g","h","i","j"])# 绘制一个热力图,cbar参数表示不显示颜色条 sns.heatmap(df,cbar=False)plt.show()# 绘制一个热力图,使用蓝色调色板(cmap="Blues") ...
# 普通热图 Basic Heatmap # Create a dataset (fake) 制作5行5列的矩阵 df = pd.DataFrame(np.random.random((5,5)), columns=["a","b","c","d","e"]) # 显示数据 df # Default heatmap: just a visualization of this square matrix 默认热力图 ...
data:矩阵数据集,可以使numpy的数组(array),如果是pandas的dataframe,则df的index/column信息会分别对应到heatmap的columns和rows vmax,vmin, 图例中最大值和最小值的显示值,没有该参数时默认不显示 linewidths,热力图矩阵之间的间隔大小 cmap,热力图颜色 ...
除了统计图表外,seaborn也可以绘制热图,而且支持聚类树的绘制,绘制热图有以下两个函数 1. heatmap, 绘制普通的热图 2. clustermap,绘制带聚类数的热图 1. heatmap...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...
如上图所示,dataframe中的数据代表了1949年-1960年每个月的航班乘客数量,接下来热力图就隆重登场啦! sns.set_context({"figure.figsize":(8,8)}) sns.heatmap(data=data,square=True) #可以看到热力图主要展示的是二维数据的数据关系 #不同大小的值对应不同的颜色深浅 热力图的右侧是颜色带,上面代表了数值到...
To create a heatmap, we’ll need the following: Python installed on your machine Pip: package management system (it comes with Python) Jupyter Notebook: an online editor for data visualization Pandas: a library to create data frames from data sets and prepare data for plotting Numpy: a libr...