# 绘制热力图 plt.imshow(cm, interpolation='nearest', cmap='Dark2_r') plt.colorbar() plt.xticks(np.arange(6), ['0', '1', '2', '3', '4', '5']) plt.yticks(np.arange(6), ['0', '1', '2', '3', '4', '5']) plt.xlabel('Predicted label') plt.ylabel('True label') plt.title('Confusion Matrix') plt.savefig('hunxiao')是什么意思，有什么错误，该怎么修改

这段代码是绘制混淆矩阵的热力图，并将图像保存到文件 'hunxiao' 中。其中 plt.savefig('hunxiao') 的作用是将当前绘制的图像保存到文件中，文件名为 'hunxiao'，文件格式会根据文件名的扩展名自动确定。如果想要保存为特定格式的文件，可以在文件名后加上格式后缀，比如 'hunxiao.png' 或 'hunxiao.pdf'。

代码中的错误是 plt.savefig() 函数缺少参数，需要指定文件名和格式，否则会报错。修改方式如下：

plt.savefig('hunxiao.png')  # 将图像保存为 PNG 格式的文件

除此之外，还需要保证当前目录有写入权限，否则会报权限错误。

相关问题

plt.colorbar(）

`plt.colorbar()` 是 Matplotlib 库中的一个函数，用于在图形界面中添加颜色条（colorbar），以表示不同颜色所对应的数值范围。它通常用于显示热力图、等高线图等。该函数会自动根据图形上的颜色分布，自动生成对应的颜色条并显示在图形界面的侧边。

例如，在绘制完一幅热力图后，我们可以使用 `plt.colorbar()` 函数来添加颜色条，如下所示：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成随机数据
data = np.random.rand(10, 10)

# 绘制热力图
plt.imshow(data, cmap=plt.cm.hot, interpolation='nearest')

# 添加颜色条
plt.colorbar()

# 显示图形
plt.show()

该代码会生成一幅 10x10 的随机数据热力图，并在图形界面右侧添加对应的颜色条。

根据上述方法，我又加了一句plt.savefig(f"imgs/Heatmaps/map_{k}.jpg")来存储所有热力图，但是存下来的图片中colorbar却每次都增加了一个是什么原因

在你的代码中，每次循环迭代生成新的热力图时，你都调用了`plt.colorbar()`函数来添加颜色条。由于这个函数会在每次调用时添加一个新的颜色条，所以导致每张图片中的颜色条逐渐增多。

解决这个问题的方法是将`plt.colorbar()`函数移到循环外部，在生成所有热力图后再调用它来添加一个颜色条。修改后的代码如下所示：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

sim = np.array([[16, 256, 77]])  # 注意力权重sim，大小为[1, 3]

for k in range(77):
    # 获取sim[0]中77列对应的256个值
    heatmap_data = sim[0][:, 256:]

    # 将heatmap_data转换为16x16大小的矩阵
    heatmap_matrix = heatmap_data.reshape(16, 16)

    # 绘制热力图
    plt.imshow(heatmap_matrix, cmap='hot', interpolation='nearest')
    plt.colorbar()

    # 存储热力图
    plt.savefig(f"imgs/Heatmaps/map_{k}.jpg")
    plt.close()  # 关闭当前图形窗口

# 添加一个颜色条
plt.colorbar()
plt.show()

在这个修改后的代码中，`plt.colorbar()`函数被移动到了循环外部的最后一行。这样，在生成所有热力图后，只会添加一个颜色条。同时，为了避免颜色条的绘制对后续热力图的影响，我们在每次循环结束后使用`plt.close()`来关闭当前图形窗口。

这样修改后，你将能够生成多个热力图并保存到不同的文件中，每个文件中只有一个颜色条。