sns.heatmap(data=data,annot=True,fmt="d",linewidths=0.3,linecolor="white",cmap="RdBu_r")

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。

相关问题

import seaborn as sns sns.heatmap(data_heat,annot=True)

这段代码使用Seaborn库中的heatmap函数绘制热力图，其中data_heat是一个二维数组或DataFrame对象，annot=True表示在热力图上显示数值标签。具体来说，热力图是一种可视化方式，用颜色编码矩形格中的数值大小，通常用于展示数据集中不同变量之间的相关性。在这个例子中，热力图可能展示了一个数据集中不同变量之间的相关性矩阵。

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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<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。