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
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...
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...
seaborn.heatmap 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...
heatmap = sns.heatmap(uniform_data) normal_data = np.random.randn(3, 3) print(normal_data) ax = sns.heatmap(normal_data, center=0) flights = sns.load_dataset('flights') flights.head() flights = flights.pivot('month', 'year', 'passengers') ...
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! 1sns.set_context({ "figure.figsize":( 8, 8)}) 2sns.heatmap(data=data,square= True) 3#可以看到热力图主要展示的是二维数据的数据关系 4#不同大小的值对应不同的颜色深浅 ...
让我们通过调用“corr”函数来计算数据帧的相关性，并使用“heatmap”函数绘制热图。corr = df_copy.corr()sns.heatmap(corr)上面的热图显示了我们数据帧的相关性。长方体的颜色越浅，这两个属性之间的相关性就越高。例如，血量和口袋妖怪的整体速度之间的相关性非常低。因此，盒子的颜色是深色的。HP和防御速度...
df = pd.DataFrame(np.random.uniform(-1, 1, size=(5, 5))) 1. 3、默认参数画热力图 sns.heatmap(df) 1. 图1 4、改变图形颜色 sns.heatmap(df,cmap='Blues') 1. 图2 5、改变颜色取值范围(与图1对比) 因为数据范围是-1到1,所以增大颜色取值范围,图表呈现的颜色会很相近。
sns.heatmap(data) plt.show() 通过以上实例,我们可以看到使用Python的Matplotlib和Seaborn库可以方便地绘制各种类型的组合图。这些图形可以帮助我们更好地理解和分析数据,从而做出更好的决策。在实践中,我们可以根据需要选择不同类型的组合图来展示数据的特点和关系。相关...
In this tutorial, you will learn how to visualize data using Python seaborn heatmap library. You will learn how to create, change colors, and much more.