import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 创建数据 data = [[1, 2], [3, 4]] # 绘制热力图,并设置注释字体大小为14 sns.heatmap(data, annot=True, annot_kws={"fontsize": 14}) plt.show() 调整坐标轴和颜色条的字体大小: 分别使用plt.xticks、plt.yticks和colorbar.ax.tick...
import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 创建自定义调色板 custom_palette = sns.color_palette(['red', 'blue', 'green']) # 绘制热力图并指定调色板 sns.heatmap(data, cmap=custom_palette) # 显示图形 plt.show() 使用颜色映射函数:可以使用Seaborn库中的colormap函数创建颜色映射函数...
在seaborn中，可以使用heatmap函数绘制热力图，并使用cmap参数设置颜色映射。要根据数值条件填充指定颜色，...
sns.heatmap(x, annot=True, ax=ax2, annot_kws={'size':9,'weight':'bold', 'color':'blue'}) fmt,格式设置,决定annot注释的数字格式,小数点后几位等; cbar : 是否画一个颜色条 cbar_kws : 颜色条的参数,关键字同 fig.colorbar,可以参考:matplotlib自定义colorbar颜色条-以及matplotlib中的内置色...
like(data)mask[data>0.5]=1# 绘制热力图sns.heatmap(data,cmap='coolwarm',mask=mask,cbar_kws...
bold') plt.yticks(size=18,fontproperties='Times New Roman',weight='bold') fig = sns.heatmap...
heatmap = sns.heatmap(data, cmap=cmap)这里我们定义了一个包含三种颜色的列表，然后使用 ListedColor...