sns.heatmap图设置坐标轴的字体

可以通过设置sns.heatmap函数中的xticklabels、yticklabels参数来设置坐标轴的字体，具体代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 设置字体
sns.set(font='Arial', font_scale=1.2)

# 绘制热力图
sns.heatmap(data, xticklabels=labels, yticklabels=labels)

# 设置坐标轴标签字体
plt.xticks(fontsize=12, fontweight='bold')
plt.yticks(fontsize=12, fontweight='bold')

# 显示图形
plt.show()

其中，xticklabels、yticklabels参数用于设置坐标轴的刻度标签，labels为刻度标签的内容。在设置字体时，可以通过plt.xticks、plt.yticks函数来设置坐标轴标签的字体大小和字体粗细。在实际使用中，需要根据自己的需求来设置合适的字体。

相关问题

sns.heatmap参数

sns.heatmap() 是 Seaborn 库中用于绘制热力图的函数，其常用的参数及其含义如下：

- data: 用于绘制热力图的数据集，可以是 Pandas DataFrame 或 Numpy 数组。
- cmap: 颜色地图，可选参数，默认值为 "viridis"。可以使用 Matplotlib 中的 colormap 名称，例如 "coolwarm"、"magma" 等。
- center: 热力图中心的值，可选参数，默认值为 None。如果设置该值，则将其作为颜色映射的中心值。
- annot: 是否在热力图上显示数值标签，可选参数，默认值为 False。
- fmt: 数值标签的格式化字符串，可选参数，默认值为 ".2g"。可以使用 Python 中的格式化字符串，例如 "%.2f" 表示保留两位小数。
- linewidths: 矩形之间的间隔宽度，可选参数，默认值为 0.5。
- linecolor: 矩形之间的间隔颜色，可选参数，默认值为 "white"。
- cbar: 是否显示颜色条，可选参数，默认值为 True。
- cbar_kws: 颜色条的关键字参数，可选参数，默认值为 None。可以使用 Matplotlib 中的关键字参数，例如 labelsize 表示标签字体大小。
- xticklabels: X 轴上的标签，可选参数，默认值为 True。如果为 True，则使用数据集中的列名称作为标签；如果为 False，则不显示标签；如果为字符串列表，则使用列表中的标签。
- yticklabels: Y 轴上的标签，可选参数，默认值为 True。如果为 True，则使用数据集中的行名称作为标签；如果为 False，则不显示标签；如果为字符串列表，则使用列表中的标签。
- ax: 绘图的坐标轴对象，可选参数，默认值为当前活动的坐标轴。
- square: 是否将矩形设置为正方形，可选参数，默认值为 False。
- mask: 一个与数据集相同形状的布尔型数组，用于指定哪些位置不需要绘制热力图。

更多参数详细信息可以参考 Seaborn 官方文档：https://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.heatmap.html。

sns.heatmap格子大小

在代码中，sns.heatmap函数可以设置格子大小。默认情况下，格子的大小是根据图像的大小自动调整的。如果想要调整格子的大小，可以通过修改代码中的参数来实现。在给定的引用中，有三个调整后的代码片段，它们在设置格子大小方面有所不同。

在第一个引用中，未对格子大小进行显式设置，因此格子大小将根据图像的大小自动调整。

在第二个引用中，通过添加plt.xticks(fontsize=20)和plt.yticks(fontsize=20)来设置格子的大小为20像素。

在第三个引用中，通过添加cbar.ax.tick_params(labelsize=20)来设置颜色栏上标签的大小为20像素，进而影响格子的大小。

因此，根据给定的引用内容，可以使用plt.xticks(fontsize=20)和plt.yticks(fontsize=20)来设置格子的大小为20像素。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [热力图 sns.heatmap 调整 图内，坐标轴，color bar 字体大小](https://blog.csdn.net/weixin_45415929/article/details/124018815)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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