sns.heatmap(data=data,annot=True,fmt="d",linewidths=0.3,linecolor="white",cmap="RdBu_r")
时间: 2023-11-09 11:08:37 浏览: 74
这段代码与之前的代码类似,但增加了一些额外的参数。其中,`linewidths=0.3`指定了每个单元格之间的边框线宽度为0.3个单位。`linecolor="white"`设置边框线的颜色为白色。这些参数可以用来增强热力图的可读性和美观性。最终的热力图将使用RdBu_r颜色映射,并在每个单元格中显示格式化的整数数值。
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sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, cmap='coolwarm')什么意思
<img src="https://cdn.gome.com.cn/cms/202106/02/2021060212374363048.jpg" alt`sns.heatmap()` 是 seaborn 库中的一个函数,用于绘制热力图。热力图是一种可视="" />
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化方式,可以将数据矩阵以颜色的形式展示出来,通常用于显示相关性矩阵。
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<span class="origin-price">¥4999</span>
<span class="sale-price">¥3999</span>
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<img src="https`sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, cmap='coolwarm')` 表示用 seaborn 库的 `heatmap()` 函数绘制热力图,其中 `correlation_matrix` 是要展示的相关性矩阵,`annot=True` 表示在热力://cdn.gome.com.cn/cms/202106/02/2021060212381939375.jpg" alt="" />
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图上显示相关系数的数值,`cmap='coolwarm'` 表示使用蓝色和红色调色板 <span class="origin-price">¥2999</span>
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来展示数据,其中蓝色表示负相关,红色表示正相关,颜色越深表示相关性越强。
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<img src="https://cdn.gome.com.cn热力图,我们可以直观地看出不同变量之间的相关性,从而更好地理解数据/cms/202106/02/2021060212385568111.jpg" alt="" />
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<h集。在数据分析中,热力图通常用于探索性数据分析或特征选择,在构建预测模型或聚类分析时也经常会用到。
sns.heatmap(data=fea_corr,square=True,annot=True)
This code creates a heatmap using the seaborn library in Python. The heatmap displays the correlation between different features in a dataset. The 'data' parameter is used to specify the dataset for which the heatmap needs to be created. The 'square' parameter is used to make the heatmap square in shape. The 'annot' parameter is used to display the correlation values on the heatmap.