sns.heatmap中cmap的颜色表

在 `sns.heatmap()` 中，`cmap` 参数用于指定颜色表（color map）。以下是一些常用的颜色表选项：

1. `"viridis"`：一种从浅到深的颜色渐变，适合用于表示数值变化。
2. `"coolwarm"`：冷暖色调的平衡组合，适合用于表示正负变化。
3. `"RdBu"`：红蓝色调的平衡组合，也适合表示正负变化。
4. `"YlGnBu"`：黄绿蓝色调的渐变，用于表示温度或数据的相对大小。
5. `"hot"`：热色调，从黑到红的渐变，用于表示高温或强度。

除了上述常用的颜色表，Seaborn 还提供了其他许多选项，你可以通过查看 Seaborn 文档中的 `cubehelix_palette()` 函数来获取更多可用的颜色表选项。

相关问题

sns.heatmap()怎么更换颜色

在使用`sns.heatmap()`时，如果你想更换颜色方案或自定义颜色，可以使用`cmap`参数。`cmap`全称为colormap，它允许你选择预定义的颜色映射表，或者直接传递一个颜色列表。常用的内置颜色映射包括`coolwarm`, `hot`, `viridis`等。如果你想要完全自定义颜色，可以使用` ListedColormap` 或 `LinearSegmentedColormap` 来指定一系列颜色值。

例如，如果你想使用红色到蓝色渐变的颜色映射，可以这样做：

import seaborn as sns
import numpy as np

# 创建示例数据
data = np.random.rand(5, 5)

# 设置颜色映射为从红到蓝
cmap = sns.diverging_palette(230, 20, n=200, center="light", as_cmap=True)
sns.heatmap(data, cmap=cmap)

如果需要完全自定义颜色，你可以提供一个包含颜色名称或RGB值的列表：

custom_colors = [(0, 0, 255), (255, 0, 0)]  # 红色和蓝色
sns.heatmap(data, cmap=ListedColormap(custom_colors))

怎么在plt的子图中画sns.heatmap

你可以使用Seaborn中的`heatmap`函数在matplotlib的子图中绘制热力图。下面是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 生成数据
data = sns.load_dataset("flights")
flights = data.pivot("month", "year", "passengers")

# 创建一个figure对象和一个包含2行1列的子图grid
fig, ax = plt.subplots(nrows=2, ncols=1, figsize=(10, 8))

# 在第一个子图中绘制热力图
sns.heatmap(flights, ax=ax[0])

# 在第二个子图中绘制热力图，设置cmap为"YlGnBu"颜色映射
sns.heatmap(flights, ax=ax[1], cmap="YlGnBu")

# 设置子图的标题
ax[0].set_title("Default Colormap")
ax[1].set_title("Custom Colormap")

# 显示图形
plt.show()

这个示例代码中，我们首先使用Seaborn中的`load_dataset`函数生成了一个包含航班乘客数的数据集，然后使用`pivot`函数将数据转换为透视表格式。接着，我们创建了一个包含2个子图的网格，并在其中分别绘制了热力图。在第二个子图中，我们通过设置`cmap`参数为"YlGnBu"来自定义了颜色映射。最后，我们设置了子图的标题并显示了图形。