sns.heatmap(New_df.corr(), annot=True, cmap='coolwarm') plt.title('Color mapping of features') plt.show() 如何使得这幅图中的尺寸变大，坐标表示更加清楚

sns.heatmap()函数用于绘制热力图，其中New_df.corr()计算了数据框New_df中各特征之间的皮尔逊相关系数。通过设置`annot=True`，你可以看到每个单元格的具体数值；`cmap='coolwarm'`则是指定了颜色映射，使高相关度显示暖色调，低相关度显示冷色调。

如果你想让图表尺寸变大，可以调整matplotlib的一些参数，例如`figsize`属性。例如：

plt.figure(figsize=(10, 8))  # 设置宽度为10英寸，高度为8英寸

为了使坐标标签更清晰，你可以考虑以下几点：
1. 使用`xticklabels`和`yticklabels`设置x轴和y轴的标签文本：

   plt.xticks(rotation=45)  # 将x轴标签旋转以便于阅读
   plt.yticks(rotation=45)

2. 使用`set_xlabel()`、`set_ylabel()`设置明确的x轴和y轴标题：

   plt.xlabel('特征名称', fontsize=12)  # 设置字体大小
   plt.ylabel('特征名称', fontsize=12)

将这些代码整合到一起，完整的例子可能会像这样：

plt.figure(figsize=(10, 8))
sns.heatmap(New_df.corr(), annot=True, cmap='coolwarm', xticklabels=True, yticklabels=True,
            linewidths=.5, fmt=".2f", annot_kws={"size": 10})
plt.xticks(rotation=45)
plt.yticks(rotation=45)
plt.xlabel('特征名称', fontsize=12)
plt.ylabel('特征名称', fontsize=12)
plt.title('Color mapping of features')
plt.show()