python热力图字体大小改变

时间: 2023-09-02 11:08:41 浏览: 64
你可以使用 `seaborn` 库来绘制热力图,并使用 `heatmap` 函数来调整字体的大小。 首先,需要安装 `seaborn` 库: ```python !pip install seaborn ``` 然后,可以使用以下代码来绘制热力图并调整字体大小: ```python import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 生成数据 data = sns.load_dataset("flights") data = data.pivot("month", "year", "passengers") # 绘制热力图 sns.set(font_scale=1.5) # 调整字体大小 sns.heatmap(data, annot=True, fmt="d", linewidths=.5, cmap="YlGnBu") plt.show() ``` 在 `sns.set` 函数中,设置 `font_scale=1.5` 可以将字体大小增加 50%。你可以根据需要调整此参数的值。
相关问题

python热力图字体

对于Python热力图,你可以通过调整字体大小和字体颜色来改变热力图中的字体样式。下面是一个示例代码,展示了如何设置字体大小和颜色: ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 生成一个随机的热力图数据 data = np.random.rand(5, 5) # 设置字体样式 font = {'family': 'serif', 'color': 'darkred', 'weight': 'bold', 'size': 14} # 绘制热力图 plt.imshow(data, cmap='hot') # 添加字体标签 for i in range(len(data)): for j in range(len(data)): plt.text(j, i, '{:.2f}'.format(data[i, j]), ha='center', va='center', fontdict=font) plt.colorbar() plt.show() ``` 在代码中,你可以通过修改`font`字典中的参数来调整字体样式。`family`参数用于选择字体家族,例如"serif"、"sans-serif"等;`color`参数用于设置字体颜色;`weight`参数用于设置字体粗细,例如"normal"、"bold"等;`size`参数用于设置字体大小。

python热力图重合

当在绘制Python中的热力图时,有时候会出现字体重叠的情况。这可能是因为热力图的默认设置在绘制大量数据时会导致标签重叠。为了解决这个问题,可以采取以下几种方法: 1. 调整热力图的大小:可以尝试增大热力图的大小,通过调整`plt.figure(figsize=(14,12))`中的参数来改变图像的尺寸。增大图像的大小可以提供更多的空间来显示标签,减少标签重叠的可能性。 2. 旋转标签:可以通过使用`plt.xticks(rotation=90)`和`plt.yticks(rotation=360)`来旋转标签。这样可以使标签以垂直或水平方向显示,从而减少标签之间的重叠。 3. 调整字体大小:可以使用`plt.xlabel()`和`plt.ylabel()`函数来设置轴标签的字体大小。通过调整字体大小,可以使标签更清晰可读,并减少重叠。 以上是几种常见的解决方法,可以根据实际情况选择适合的方法来解决热力图重叠的问题。

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import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt data = pd.read_excel(r"D:桌面/shujukuE.xlsx", sheet_name="Sheet3") ds = pd.DataFrame(data) dataset = ds.copy() data.drop(["materials", "contain H", "contain C", "contain N", "contain P", "contain O", "contain S", "contain Te", "contain Se", "contain F", "contain Cl", "contain Br", "contain I", "jili", ], axis=1, inplace=True) 首先计算出相关系数 cor = data.corr(method='pearson') print(cor) # 输出相关系数 rc = {'font.sans-serif': 'SimHei', 'axes.unicode_minus': False} sns.set(font_scale=0.4, rc=rc) # 设置字体大小 设置热力图颜色配色 colors = "YlGnBu" # 颜色配置" color = colors.split('_') for i in color: i = i.strip() print(i) sns.heatmap(cor, annot=False, # 显示相关系数的数据 center=0.5, # 居中 fmt='.2f', # 只显示两位小数 linewidth=0, # 设置每个单元格的距离 #linecolor='blue', # 设置间距线的颜色# vmax=1.0, vmin=-0.5, # 设置数值最小值和最大值 xticklabels=True, yticklabels=True, # 显示x轴和y轴 square=True, # 每个方格都是正方形 cbar=True, # 绘制颜色条 cmap=f'{i}', # 设置热力图颜色 ) plt.xticks(fontsize=6) plt.yticks(fontsize=6) plt.savefig("D:/桌面/影响因素热力图颜色{i}.png", dpi=600) # 保存图片,分辨率为600 plt.ion() # 显示图片,这个可以方便后面自动关闭 plt.show() plt.pause(0.5)这段代码中我想把得到的相关性数据保存为Excel,应该再怎么优化代码

import csv chinese=[] number=[] with open('./数据1.csv', 'r', encoding='gbk') as file: reader = csv.reader(file) for row in reader: # print(row) # 第一竖列中文 chinese.append(row[0][0:3]) # 第二竖列去掉最后一个符号万 number.append(row[1][:-1]) print(chinese[1:]) print(number[1:]) #显示出来排名前20的品牌和价格 import matplotlib.pyplot as plt from wordcloud import WordCloud import matplotlib sorted_list = sorted(number[1:], reverse=True) top_10 = sorted_list[:20] top_10_indices = [number.index(num) for num in top_10[:20]] print(top_10) print(top_10_indices) result = [chinese[i] for i in top_10_indices] print(result) # 画折线图 font = {'family': 'SimHei', "size": 24} matplotlib.rc('font', **font) plt.plot(result, top_10) plt.tick_params(axis='x', labelsize=8) plt.tick_params(axis='y', labelsize=8) plt.show() # 画柱状图 plt.bar(result, top_10,width=0.5) plt.tick_params(axis='x', labelsize=8) plt.tick_params(axis='y', labelsize=8) plt.show() def generate_wordcloud(text): # 生成词云对象 wc = WordCloud( font_path='C:/Windows/Fonts/simhei.ttf', # 设置字体 background_color='white', # 设置背景颜色 max_words=200, # 设置最大显示的单词数量 max_font_size=100 # 设置最大的字体大小 ) # 生成词云 wc.generate(text) # 显示词云 plt.imshow(wc, interpolation='bilinear') plt.axis('off') plt.show() # 将列表转换为字符串 text = ' '.join(result) # 生成词云 generate_wordcloud(text) #价格热力图 import plotly.graph_objs as go from plotly.subplots import make_subplots # 创建子图 fig = make_subplots(rows=1, cols=1) # 添加热力图 fig.add_trace(go.Heatmap(z=[top_10], x=result, y=['']), row=1, col=1) # 更新布局 fig.update_layout(title='价格热力图', xaxis_title='价格', yaxis_title='') # 保存为html文件 fig.write_html('./热力图.html')这里的三个错误怎么改正

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