sns.heatmap(data, vmax = 0.08, vmin = -0.0001, cmap='Blues_r', cbar = False, square=True)

时间: 2023-06-14 12:06:34 浏览: 74
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半径和颜色的HeatMap

这是一个用于绘制热力图的函数。其中，data是一个数据矩阵，vmax和vmin分别表示颜色映射的最大值和最小值，cmap表示使用的颜色映射方案，cbar表示是否显示颜色条，square表示是否将每个小方格设为正方形。具体来说，这个函数会将数据矩阵中的每个元素映射为一个颜色，并将它们绘制在一个二维平面上，从而形成一个热力图。通常情况下，数据矩阵会是一个相关系数矩阵或者协方差矩阵，用于展示不同变量之间的相关性或者相似性。
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import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt data = pd.read_excel(r"D:桌面/shujukuE.xlsx", sheet_name="Sheet3") ds = pd.DataFrame(data) dataset = ds.copy() data.drop(["materials", "contain H", "contain C", "contain N", "contain P", "contain O", "contain S", "contain Te", "contain Se", "contain F", "contain Cl", "contain Br", "contain I", "jili", ], axis=1, inplace=True) 首先计算出相关系数 cor = data.corr(method='pearson') print(cor) # 输出相关系数 rc = {'font.sans-serif': 'SimHei', 'axes.unicode_minus': False} sns.set(font_scale=0.4, rc=rc) # 设置字体大小 设置热力图颜色配色 colors = "YlGnBu" # 颜色配置" color = colors.split('_') for i in color: i = i.strip() print(i) sns.heatmap(cor, annot=False, # 显示相关系数的数据 center=0.5, # 居中 fmt='.2f', # 只显示两位小数 linewidth=0, # 设置每个单元格的距离 #linecolor='blue', # 设置间距线的颜色# vmax=1.0, vmin=-0.5, # 设置数值最小值和最大值 xticklabels=True, yticklabels=True, # 显示x轴和y轴 square=True, # 每个方格都是正方形 cbar=True, # 绘制颜色条 cmap=f'{i}', # 设置热力图颜色 ) plt.xticks(fontsize=6) plt.yticks(fontsize=6) plt.savefig("D:/桌面/影响因素热力图颜色{i}.png", dpi=600) # 保存图片，分辨率为600 plt.ion() # 显示图片,这个可以方便后面自动关闭 plt.show() plt.pause(0.5)这段代码中我想把得到的相关性数据保存为Excel，应该再怎么优化代码

vmax=1.0, vmin=-0.5, # 设置数值最小值和最大值 xticklabels=True, yticklabels=True, # 显示x轴和y轴 square=True, # 每个方格都是正方形 cbar=True, # 绘制颜色条 cmap=f'{i}', # 设置热力图颜色 ) plt....

import numpy as np import scipy.stats as ss import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from seaborn import FacetGrid df=pd.read_excel("./tmp_apply2.xlsx") sns.set_context(font_scale=10) plv_tb=pd.pivot_table(df, values="sale", index=["FactoryName","JiJXH","Xian"], aggfunc=np.mean) g = FacetGrid(plv_tb, col_wrap=0, sharex=False, sharey=False, height=10, aspect=0.8) sns.heatmap(g, vmin=plv_tb.min().min(), vmax=plv_tb.max().max(), cmap=sns.color_palette("RdYlGn", n_colors=10)) plt.show()怎样按照Xian展开多行，绘制清晰色阶图，如何修改

sns.heatmap(g.map(sns.color_palette("RdYlGn"), "sale", annot=True, fmt=".2f", linewidths=.5, linecolor='gray', cbar=False)) plt.show() 这里将 col_wrap 设置为 3，表示每行最多展示 3 个子图；...

# 创建图像 grid_kws = {"width_ratios": (.9, .9, .05), "wspace": 0.2} f, (ax1, ax2, cbar_ax) = plt.subplots(1, 3, gridspec_kw=grid_kws, figsize = (18, 9)) # 定义调色板 cmap = sns.diverging_palette(0, 230, 90, 60, as_cmap=True) # 画 NotFraud 表中的各个特征间相关性热力图 # 计算上三角mask矩阵 mask1 = np.zeros_like(corr_NotFraud) indices = np.triu_indices_from(corr_NotFraud) mask1[indices] = True # 过滤空值 mask1 = mask1[1:, :-1] corr_NotFraud = corr_NotFraud.iloc[1:, :-1].copy() ax1 =sns.???(corr_NotFraud, ax = ax1, vmin = -1, vmax = 1, cmap = cmap, square = False, \ annot=True, fmt=".2f", linewidths = 0.5, mask = mask1, cbar = False) ax1.set_xticklabels(ax1.get_xticklabels(), size = 16); ax1.set_yticklabels(ax1.get_yticklabels(), size = 16); ax1.set_title('fraud=1的热力图', size = 20)

ax1 = sns.heatmap(corr_NotFraud, ax=ax1, vmin=-1, vmax=1, cmap=cmap, square=False, annot=True, fmt=".2f", linewidths=0.5, mask=mask1, cbar=False) 其中，corr_NotFraud 是相关系数矩阵，ax=ax1 ...

import numpy as np import scipy.stats as ss import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns df=pd.read_excel("./tmp_apply2.xlsx") sns.set_context(font_scale=20) plt.rcParams['font.family'] = 'FangSong' plv_tb=pd.pivot_table(df,values="sale",index=["FactoryName","JiJXH"],columns=["Xian"],aggfunc=np.mean) fig, ax = plt.subplots(figsize=(200,10)) sns.heatmap(plv_tb,vmin=plv_tb.min().min(), vmax=plv_tb.max().max(),cmap=sns.color_palette("RdYlBu",n_colors=10),annot=True, fmt='g', annot_kws={"size": 20}, ax=ax) plt.show()能否使x轴xian折叠成多行显示，这样使图不至于很长

g = g.map_dataframe(sns.heatmap, x="FactoryName", y="JiJXH", cbar=False, annot=True, fmt='g', annot_kws={"size": 16}, cmap=sns.color_palette("RdYlBu",n_colors=10)) 其中，sharex=False和sharey=...

ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[33], line 1 ----> 1 sns.heatmap(data=tips, 2 annot=True, 3 fmt="d", 4 # linewidths=1, 5 ) File ~/anaconda3/lib/python3.11/site-packages/seaborn/matrix.py:459, in heatmap(data, vmin, vmax, cmap, center, robust, annot, fmt, annot_kws, linewidths, linecolor, cbar, cbar_kws, cbar_ax, square, xticklabels, yticklabels, mask, ax, **kwargs) 457 if square: 458 ax.set_aspect("equal") --> 459 plotter.plot(ax, cbar_ax, kwargs) 460 return ax File ~/anaconda3/lib/python3.11/site-packages/seaborn/matrix.py:352, in _HeatMapper.plot(self, ax, cax, kws) 350 # Annotate the cells with the formatted values 351 if self.annot: --> 352 self._annotate_heatmap(ax, mesh) File ~/anaconda3/lib/python3.11/site-packages/seaborn/matrix.py:260, in _HeatMapper._annotate_heatmap(self, ax, mesh) 258 lum = relative_luminance(color) 259 text_color = ".15" if lum > .408 else "w" --> 260 annotation = ("{:" + self.fmt + "}").format(val) 261 text_kwargs = dict(color=text_color, ha="center", va="center") 262 text_kwargs.update(self.annot_kws) ValueError: Unknown format code 'd' for object of type 'float'

根据错误信息，这个错误是由于在使用sns.heatmap函数时，指定的格式化字符串fmt="d"不适用于类型为浮点数（float）的对象。在热图中，通常使用的是数值数据，而不是整数数据。因此，将fmt="d"更改为适用于...

import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.family'] = 'Fangsong' # 指定使用宋体字体 # 读取数据 df = pd.read_excel("200马力及以上四轮驱动拖拉机.xlsx") # 按照 FactoryName 和 JiJXH 进行分组，计算售价最高值和最低值 grouped = df.groupby(["FactoryName","JiJXH"])['avg_sale'].agg(['min', 'max']).reset_index() grouped = grouped.rename(columns={'min': 'min_sale', 'max': 'max_sale'}) # 将售价最高值和最低值合并到原表中 df = pd.merge(df, grouped, on=["FactoryName","JiJXH"]) # 绘制热力图，并设置颜色取值范围 sns.set_context(font_scale=1.5) plt.figure(figsize=(20,80)) sns.heatmap(df.pivot_table(index=["FactoryName","JiJXH"], columns=["shi"], values="avg_sale"), cmap='YlGnBu', annot=True, fmt='.2f', cbar_kws={'label': '单台售价','shrink':0.8,'aspect':40}, vmin=grouped['min_sale'].min(), vmax=grouped['max_sale'].max()) plt.xlabel(None) plt.ylabel(None) plt.title('''200马力及以上四轮驱动拖拉机 各生产企业各型号在不同市单台平均售价''', fontsize=20) plt.show()怎么设置分辨率

cmap='YlGnBu', annot=True, fmt='.2f', cbar_kws={'label': '单台售价','shrink':0.8,'aspect':40}, vmin=grouped['min_sale'].min(), vmax=grouped['max_sale'].max()) plt.xlabel(None) plt.ylabel(None) plt...

import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.family'] = 'Fangsong' # 指定使用宋体字体 # 读取数据 df = pd.read_excel("200马力及以上四轮驱动拖拉机.xlsx") # 按照 FactoryName 和 JiJXH 进行分组，计算售价最高值和最低值 grouped = df.groupby(["FactoryName","JiJXH"])['avg_sale'].agg(['min', 'max']).reset_index() grouped = grouped.rename(columns={'min': 'min_sale', 'max': 'max_sale'}) # 将售价最高值和最低值合并到原表中 df = pd.merge(df, grouped, on=["FactoryName","JiJXH"]) # 绘制热力图，并设置颜色取值范围 sns.set_context(font_scale=1.5) plt.figure(figsize=(20,50), dpi=300) sns.heatmap(df.pivot_table(index=["FactoryName","JiJXH"], columns=["shi"], values="avg_sale"), cmap='YlGnBu', annot=True, fmt='.2f', cbar_kws={'label': '单台售价','shrink':0.8,'aspect':40}, vmin=grouped['min_sale'].min(), vmax=grouped['max_sale'].max()) plt.xlabel(None) plt.ylabel(None) plt.title('''200马力及以上四轮驱动拖拉机 各生产企业各型号在不同市单台平均售价''', fontsize=20) plt.show() 运行后怎么保存图片

plt.savefig('heatmap.png') 这将保存当前图形为名为 "heatmap.png" 的文件。你可以将文件名更改为你喜欢的任何名称，并选择适当的图像格式（例如 .png、.jpg 等）。请注意，此命令必须在 plt.show() 命令...

sns.heatmap

它的参数包括data、vmin、vmax、cmap、center、annot等等。其中data是必需的，用于指定要绘制热力图的数据。其他参数都有默认值，用于修饰热力图的样式。如果想在热力图旁边添加颜色条，可以使用cbar_ax参数指定绘制...

sns.heatmap热图调色

可以使用参数vmin和vmax来控制颜色映射的范围，并使用参数cbar_kws来调整颜色条的显示效果。 此外，还可以通过传入具体的颜色值列表来自定义调色。可以通过参数colors来指定颜色列表，每个颜色值对应热图中的一个...

sns.heatmap()所有参数

sns.heatmap()是 seaborn 库中的一个函数，用于绘制热力图。它的所有参数如下： - data：要绘制的数据集，可以是pandas.DataFrame、numpy.ndarray或者类似数据结构的数据。 - vmin、vmax：热力图的颜色取值范围，即...

seaborn.heatmap

该函数的语法为seaborn.heatmap(data, vmin=None, vmax=None, cmap=None, center=None, robust=False, annot=None, fmt='.2g', annot_kws=None, linewidths=0, linecolor='white', cbar=True, cbar_kws=None, cbar_...

seaborn.heatmap参数

seaborn.heatmap()函数的参数如下： * data：数据，可以是二维数组，DataFrame或Series。 * vmin、vmax：数据的最小值和最大值，用于确定颜色映射的范围。如果未指定，则从数据中自动推断。 * cmap：颜色映射，用于...

使用Python，完成以下任务： 1、定义x变量为随机生从20到100之间的100个数据，y变量为5x2-1。 2、使用Matplotlib库绘制x和y的散点图，颜色为黄色，标题为"y=5x^2-1"。 3、使用Pandas库绘制x和y的散点图，颜色为黄色，标题为"y=5x^2-1"。 4、使用Seaborn库绘制x和y的散点图，颜色为黄色，标题为"y=5x^2-1"。 5、随机生成五组1-100之间的20个数据，计算他们的相关系数矩阵(pandas的dataframe有corr()方法可以计算相关系数矩阵)，并绘制热力图，显示数字和保留2位小数，数字大小为8及字体颜色为白色。

sns.heatmap(corr, annot=True, fmt='.2f', cmap='YlGnBu', vmin=-1, vmax=1, center=0, square=True, linewidths=.5, cbar_kws={"shrink": .5}, annot_kws={"size": 8, "color": "white"}) plt.show() 注：...

sns.heatmap(data, vmax = 10, vmin = -0.0001, cmap='Blues_r', cbar = False, square=True)中的max和min的设置有什么作用与影响，可以给出python示例吗

sns.heatmap(data, vmax=10, vmin=0, cmap='Blues_r', cbar=False, square=True) 这个示例中，我们创建了一个 10x10 的随机数据集，然后使用 sns.heatmap() 函数绘制了一个热力图。我们手动设置了 vmax 和 ...
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探索AVL树算法：以Faculdade Senac Porto Alegre实践为例

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