热力图上的数字0.73表明什么

热力图上的数字0.73通常表示该位置的数值或者权重，具体含义取决于热力图的类型和应用场景。在机器学习领域中，热力图通常用于可视化模型预测结果或者模型参数的重要性分布情况。在这种情况下，数字0.73可能代表某个特征或者模型参数在模型预测中的重要性得分，通常越高表示该特征或参数对模型预测的贡献越大。不同类型的热力图可能会有不同的数值范围和解释，因此需要具体分析具体情况。

相关问题

如何让热力图的表格上显示数字

要在热力图的表格上显示数字，可以使用Seaborn库中的heatmap函数，并将参数annot设置为True。这将在每个单元格上显示数值。以下是一个例子：

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据集
data = pd.read_csv('pima.csv')

# 去除缺失值
data.dropna(inplace=True)

# 标准化数据
data_norm = (data - data.mean()) / data.std()

# 计算特征之间的相关系数矩阵
corr = data_norm.corr()

# 使用Seaborn生成热力图，并显示数值
sns.heatmap(corr, cmap='YlGnBu', annot=True, fmt='.2f')

# 设置图形参数
plt.title('Pima Dataset Correlation Heatmap')
plt.xticks(rotation=45)
plt.show()

在这个例子中，我们将heatmap函数的参数annot设置为True，并使用fmt参数指定显示数字的格式。在这个例子中，我们使用'.2f'表示保留两位小数。经过这些设置后，热力图的每个单元格上都将显示相关系数的数值。

热力图显示数字

在seaborn库中，可以使用`annot`参数来控制是否在热力图上显示数字。如果将该参数设置为True，则会在每个单元格中显示相关系数的值。例如：

sns.heatmap(corr, cmap='coolwarm', annot=True)

这个例子中，使用了`coolwarm`颜色映射，并在热力图上显示了数字。数字的颜色与单元格的颜色相对应，数字的大小可以使用`annot_kws`参数来控制，例如：

sns.heatmap(corr, cmap='coolwarm', annot=True, annot_kws={"size": 12})

这个例子中，数字的大小被设置为12。你可以根据具体的需求来调整数字的大小和样式。