seaborn作图热力图没有数字

Seaborn 是一个基于 Matplotlib 的 Python 数据可视化库，它提供了一种高级界面来绘制吸引人的统计图形。热力图是一种用于展示数据矩阵的图形，其中每个矩阵单元的颜色表示数据值的大小。如果在使用 Seaborn 绘制热力图时发现没有数字，可能是因为没有设置显示矩阵中的数值标签。在 Seaborn 中，`heatmap` 函数默认会在每个单元格中显示数值，但这个显示可以被关闭或者修改。

确保在调用 `heatmap` 函数时正确使用了 `annot` 参数。`annot` 参数控制是否将数据的数值标签绘制到热力图的每个单元格中。如果想显示数值，可以将 `annot` 参数设置为 `True` 或者直接传递包含数值的数组。如果不想显示数值，则可以将 `annot` 设置为 `False` 或者不传递该参数。

下面是一个使用 Seaborn 绘制带有数值标签的热力图的示例代码：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建一个简单的数据集
data = np.random.rand(10, 12)

# 使用 seaborn 绘制热力图
sns.heatmap(data, annot=True, fmt=".2f", cmap="YlGnBu")

# 显示图形
plt.show()

在这段代码中，`fmt=".2f"` 参数定义了数值格式为两位小数的浮点数，而 `cmap="YlGnBu"` 参数则指定了颜色映射表。

相关问题

python seaborn库

Seaborn是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，使得作图更加容易。它可以被视为matplotlib的补充，而不是替代物。Seaborn能够制作具有吸引力的图，并且高度兼容numpy与pandas数据结构以及scipy与statsmodels等统计模型。\[1\]在使用Seaborn之前，需要导入seaborn和matplotlib库，并进行相应的设置。例如，在Jupyter Notebook中，可以使用"%matplotlib inline"命令将图形嵌入到笔记本中。\[2\]Seaborn针对统计绘图，可以满足大部分数据分析的绘图需求。然而，如果需要复杂的自定义图形，还是需要使用matplotlib。\[3\] Seaborn可以帮助绘制各种可视化图形，包括但不限于折线图、散点图、柱状图、箱线图、热力图等。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Python04可视化库Seaborn](https://blog.csdn.net/weixin_42161333/article/details/105465375)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [Python数据可视化库 Seaborn](https://blog.csdn.net/shenfuli/article/details/91990488)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

如何创建一个展示售货机C在6月订单量的热力图？这个图表应将横坐标表示为按天划分的时间，纵坐标表示为按小时划分的时间单位。python

要在Python中创建一个展示售货机C在6月份订单量的热力图，你可以使用`pandas`处理数据，`matplotlib`或`seaborn`库生成热力图。这里是一个基本步骤：

1. **数据准备**:
- 首先，你需要有一个包含日期（按照天和小时划分）以及对应订单量的数据集。如果数据没有现成，可能需要从数据库或其他源获取并整理。

import pandas as pd

# 假设你的数据存储在一个CSV文件中
data = pd.read_csv('sales_data.csv')

# 确保数据中有正确的日期列，并转换为datetime格式
data['date'] = pd.to_datetime(data['date_column'])

2. **数据筛选**:
- 选择6月份的数据。

data_june = data[data['date'].dt.month == 6]

3. **数据重塑**:
- 将时间数据转置以便于作图，因为通常我们希望时间作为行索引。

data_june_pivot = data_june.set_index(['date', 'hour']).groupby(level=[0, 1]).sum().unstack()

4. **绘制热力图**:
- 使用`seaborn`或`matplotlib.pyplot`的`heatmap`函数。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(10, 5))  # 可调整尺寸以适应你的需求
sns.heatmap(data_june_pivot, cmap='coolwarm', annot=True, fmt="d")  # 显示每个单元格的实际订单数
plt.title('售货机C 6月订单量热力图')
plt.xlabel('天')
plt.ylabel('小时')
plt.show()