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=N
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。
seaborn.heatmap(data) data:DataFrame 类型数据即可 flights = sns.load_dataset...from pyecharts import options as opts heatmap = HeatMap() heatmap.add_xaxis(x) heatmap.add_yaxis("",...y, L) heatmap.set_global_opts( visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=650, min_=90) ) heatmap....
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...
mask=np.zeros_like(corr,dtype=np.bool)mask[np.triu_indices_from(mask)]=True# 为上面的三角形生成一个掩码。f,ax=plt.subplots(figsize=(11,9))# 设置matplotlib图。cmap=sns.diverging_palette(220,10,as_cmap=True)# 生成自定义发散颜色映射。sns.heatmap(corr,mask=mask,cmap=cmap,vmax=.3,center...
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") ...
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...
seaborn.heatmap(data, vmin=None, vmax=None, cmap=None, center=None, robust=False, annot=None, fmt='.2g', annot_kws=None, linewidths=0, linecolor='white', cbar=True, cbar_kws=None, cbar_ax=None, square=False, xticklabels='auto', yticklabels='auto', mask=None, ax=None, **...
heatmap(uniform_data,cmap = 'RdBu', center=0,cbar = True, square = False, xticklabels =2)#编号间隔为2 ax = sns.heatmap(uniform_data,cmap = 'RdBu', center=0,cbar = True, square = False, xticklabels =False)#不显示坐标 mask : boolean array or DataFrame, optionalIf passed, data...