python中heatmap 函数可视化矩阵热图的变量在图表右边

要将热图的变量名放在图表右边，你可以使用 `plt.tick_params` 函数来调整 x 轴和 y 轴的刻度位置。下面是一个示例代码：

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

# 创建一个包含多个变量的数据框
data = pd.DataFrame({
    'var1': [1, 2, 3, 4, 5],
    'var2': [2, 4, 6, 8, 10],
    'var3': [3, 6, 9, 12, 15]
})

# 计算相关系数矩阵
correlation_matrix = data.corr()

# 使用热图可视化相关系数矩阵
sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, cmap='coolwarm')

# 调整 x 轴和 y 轴的刻度位置
plt.tick_params(axis='x', bottom=False, top=False, labelbottom=False)
plt.tick_params(axis='y', left=False, right=True, labelleft=False, labelright=True)

# 显示图表
plt.show()

在上面的示例代码中，我们首先创建了一个包含多个变量的 DataFrame 对象 `data`。然后使用 `data.corr()` 计算了变量之间的相关系数矩阵。接下来，使用 seaborn 库的 `heatmap` 函数将相关系数矩阵以热图的形式进行可视化，并使用 `annot=True` 参数在图中显示相关系数的数值。最后，使用 `plt.tick_params` 函数分别调整了 x 轴和 y 轴的刻度位置，以将变量名放在图表的右边。

请注意，这种方法将刻度线隐藏了，并将刻度标签放在了图表的右边。如果你希望保留刻度线，你可以在 `tick_params` 函数中调整相应的参数。你可以根据自己的需求调整代码中的相关部分。