cbar_kws={"ticks": [round(df_corr.min().min(),2),0.7, 0.85, 1]}

这是一个Python字典类型变量，键值对分别为"ticks"和一个列表。该列表中包含四个元素，分别为一个浮点数、两个浮点数和一个整数。这个字典可能被用来在绘制热力图时设置颜色条的刻度位置和标签。第一个浮点数是数据中最小的相关系数，第二个和第三个浮点数是自定义的两个相关系数，最后一个整数是数据中最大的相关系数。这些值将被用来在颜色条上标记出刻度的位置。

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sns.heatmap(df_corr, xticklabels=df_corr.columns, yticklabels=df_corr.columns, cmap='RdYlBu', center=0.7, annot=True, annot_kws={"fontsize":10},cbar_kws={"ticks": [round(df_corr.min().min(),2),0.7, 0.85, 1]})

这是一个使用 seaborn 库中的 heatmap 函数绘制热力图的代码，其中 df_corr 是一个 DataFrame 对象，表示需要绘制的相关系数矩阵。参数 xticklabels 和 yticklabels 分别指定了 x 轴和 y 轴上的刻度标签，其值为 df_corr 中的列名。cmap 参数指定了热力图的颜色映射，这里使用了红黄蓝色调的 RdYlBu，center 参数指定了颜色映射的中心值。annot 参数为 True 时，在热力图上显示具体数值，annot_kws 参数指定了显示数值的字体大小。cbar_kws 参数用于设置 colorbar 的属性，其中 ticks 参数指定了 colorbar 上的刻度值。

sns.heatmap(df_distance, xticklabels=df_distance.columns, yticklabels=df_distance.columns, fmt='.2f', cmap=sns.diverging_palette(180, 0, n=180), center=40, annot=True, annot_kws={"fontsize":9}, cbar_kws={"ticks": [0, 40, 80, 120, int(df_distance.max().max())]})

这是一段 Python 代码，使用了 seaborn 库中的 heatmap 函数来生成一个热力图。其中 df_distance 是一个数据框，包含了需要绘制的数据。xticklabels 和 yticklabels 分别指定 x 轴和 y 轴的标签，fmt='.2f' 则表示在热力图上显示的数字保留两位小数。cmap 参数指定了渐变色板，center 参数指定了渐变的中心值。annot=True 表示在图中显示具体的数字，annot_kws={"fontsize":9} 则指定了数字的字体大小。cbar_kws 参数用于调整颜色条的显示，其中 ticks 参数指定了颜色条上的刻度值。