sns.heatmap(glue,cmap='Reds') linewidths、linecolor linewidths:线条宽度 linecolor:线条颜色 sns.heatmap(glue ,cmap='Reds' ,linewidths=0.1 ,linecolor='white') square 如果为True,则将坐标轴的两个轴设置为长短相同,也就相当于每个单元格都是方形的 sns.heatmap(glue ,cmap='Reds' ,linewidths=0.1...
自定义sns.heatmap中的颜色 除了使用预定义的颜色映射外,用户还可以通过自定义颜色列表或使用LinearSegmentedColormap来自定义颜色映射。自定义颜色映射可以通过matplotlib.pyplot.cm.get_cmap函数与自定义颜色列表结合使用,或者直接使用ListedColormap。 示例代码:修改sns.heatmap的颜色设置 以下是一个示例代码,展示了如何...
1 plt.figure(figsize=(3, 3)) 2 sns.heatmap(image_data, cmap=color_map, cbar=False, xticklabels=False, yticklabels=False) 1. 2. 如果想要300x300的图片,x,y需要设置成3,3;如果想要1000x1000,则x, y需要设置成10,10.
sns.heatmap(data=data,annot=True,fmt="d",cmap="RdBu_r") #foramt为int类型 linewidths:控制每个小方格之间的间距 sns.heatmap(data=data,annot=True,fmt="d",linewidths=0.3,cmap="RdBu_r") #可以看到每个小方格之产生了间隙 linecolor:控制分割线的颜色 sns.heatmap(data=data,annot=True,fmt="d"...
[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") plt.xlabel('X') plt.ylabel('Y') ...
sns.heatmap(data, annot=True, cmap='YlGnBu'):绘制热图,annot=True表示显示每个单元的数值,cmap='YlGnBu'指定使用的颜色地图。 4. 添加线条 接下来,我们可以使用 Matplotlib 的功能向热图添加线条。这可以通过使用plt.plot()来实现。 AI检测代码解析 ...
sns.heatmap() 热地图 我一般使用来画特征相关系数的图 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, ...
cmap="Greens",#绿色系 ) 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 蓝色系sns.set(rc={"font.family":"SongtiSC"})
,意思是显式热力图上的数值大小。 #sns.heapmap中square=True,意思是将图变成一个正方形,默认是一个矩形 #sns.heapmap中cmap="Blues"是一种模式,就是图颜色配置方案啦,我很喜欢这一款的。 #sns.heapmap中vmax是显示最大值#利用热力图可以看数据表里多个特征两两的相似度。参考官方API参数及地址 ...
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...