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]})
时间: 2024-04-07 14:31:32 浏览: 23
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。
相关问题
sns.heatmap(df_fin.corr(), annot=True, cmap='coolwarm')
这段代码是用 seaborn 库中的 heatmap 函数绘制一个热力图,展示数据框 df_fin 中各列之间的相关性情况。其中,df_fin.corr() 计算了 df_fin 中各列之间的相关系数,annot=True 表示在热力图中显示相关系数的数值,cmap='coolwarm' 表示使用 'coolwarm' 颜色映射方案进行绘制。需要注意的是,在运行该段代码之前需要先导入 seaborn 库和 pandas 库。
df=data.copy() df=df.drop(['ID'], axis=1) plt.figure(figsize=(10,8)) corr = df.corr() sns.heatmap(corr, annot=True,cmap='RdBu', xticklabels=1, yticklabels=1)
这段代码是在使用Python中的pandas和seaborn库进行数据处理和可视化。
首先,将数据框(dataframe)复制一份并赋值给df变量。接着,从df中删除名为“ID”的列(axis=1表示按列删除,axis=0表示按行删除)。然后,创建一个大小为(10,8)的图像,并使用df的相关系数矩阵创建一个热力图,其中annot=True表示显示每个单元格的数值,cmap='RdBu'表示选择一个颜色映射,xticklabels=1和yticklabels=1表示将x轴和y轴上的标签设置为1个单位。最后,使用seaborn库的sns.heatmap()函数绘制热力图。