sns.set(font_scale=1.5) sns.heatmap(plv_tb, vmin=plv_tb.min().min(), vmax=plv_tb.max().max(), cmap=sns.color_palette("RdYlBu_r", n_colors=256), annot=True, fmt='g', annot_kws={"size": 10})指定标签字体为仿宋
时间: 2023-12-06 08:44:39 浏览: 130
您可以使用Matplotlib中的rcParams设置字体,首先导入Matplotlib库:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
```
然后使用rcParams设置字体:
```python
plt.rcParams['font.family'] = 'FangSong'
```
将以上两行代码添加到您的代码中,并运行即可。
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import numpy as np import scipy.stats as ss import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from seaborn import FacetGrid df=pd.read_excel("./tmp_apply2.xlsx") sns.set_context(font_scale=10) plv_tb=pd.pivot_table(df,values="sale",index=["FactoryName","JiJXH"],columns=["Xian"],aggfunc=np.mean) plv_df["Xian"] = df["Xian"].astype(str) plv_df g = FacetGrid(plv_tb, col="Xian", col_wrap=4, sharex=False, sharey=False, height=5, aspect=1.5) sns.heatmap(g,vmin=plv_tb.min().min(), vmax=plv_tb.max().max(),cmap=sns.color_palette("RdYlGn",n_colors=10)) plt.show()如何修改代码使Xian可以展开多行,制作清晰色阶图
可以将 `col_wrap` 参数设置为 `None`,这样就可以展开多行了。同时,可以调整 `height` 和 `aspect` 参数来制作清晰的色阶图,比如将 `height` 设置为 10,`aspect` 设置为 0.8。修改后的代码如下:
```
import numpy as np
import scipy.stats as ss
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from seaborn import FacetGrid
df=pd.read_excel("./tmp_apply2.xlsx")
sns.set_context(font_scale=10)
plv_tb=pd.pivot_table(df, values="sale", index=["FactoryName","JiJXH"], columns=["Xian"], aggfunc=np.mean)
plv_tb["Xian"] = df["Xian"].astype(str)
g = FacetGrid(plv_tb, col="Xian", col_wrap=None, sharex=False, sharey=False, height=10, aspect=0.8)
sns.heatmap(g, vmin=plv_tb.min().min(), vmax=plv_tb.max().max(), cmap=sns.color_palette("RdYlGn", n_colors=10))
plt.show()
```
注意,`plv_df` 应该改为 `plv_tb`。
import numpy as np import scipy.stats as ss import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns df=pd.read_excel("./tmp_apply1.xlsx") sns.set_context(font_scale=10) plv_tb=pd.pivot_table(df,values="sale",index=["FactoryName","JiJXH"],columns=["Xian"],aggfunc=np.mean) plt.figure(figsize=(300,400)) sns.heatmap(plv_tb,vmin=plv_tb.min().min(), vmax=plv_tb.max().max(), cmap=sns.color_palette("RdYlBu_r",n_colors=256)) plt.show()怎么使热力图带上sale数据标签
你可以尝试在 `sns.heatmap()` 函数中添加参数 `annot=True` 以显示数据标签。此外,你可以添加参数 `fmt='g'` 来控制标签的格式。具体代码如下:
```
sns.heatmap(plv_tb, vmin=plv_tb.min().min(), vmax=plv_tb.max().max(), cmap=sns.color_palette("RdYlBu_r", n_colors=256), annot=True, fmt='g')
```
这将在热力图上显示每个单元格的数据标签。如果你想控制标签的显示格式,可以根据需要调整 `fmt` 参数的值。
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