sns.heatmap里cmap=可以设置成什么

`cmap`参数可以用来设置颜色映射，即将数据值映射到颜色的规则。常用的颜色映射包括：

- `viridis`: 黑-紫-蓝-绿-黄
- `coolwarm`: 蓝-白-红
- `magma`: 黑-红-白
- `inferno`: 黑-红-黄
- `plasma`: 紫-蓝-绿-黄
- `jet`: 蓝-绿-黄-红

除了这些常用的颜色映射，还有很多其他的选择。你可以在官方文档中查看更多的颜色映射选项：https://matplotlib.org/stable/tutorials/colors/colormaps.html

相关问题

f, ax = plt.subplots(figsize=(,)) ax = sns.heatmap(, cmap=)

在Python的matplotlib库中，`subplots()`函数用于创建一个新的图形窗口，并返回一个包含轴的对象，通常称为`Axes`对象，这里是`f`和`ax`。`figsize=`参数是一个元组，用于设置新图的尺寸，单位通常是英寸。

`sns.heatmap()`函数来自seaborn库，它用于绘制热力图，显示数据集中数值间的相关性或密度。你需要提供一个二维数组或DataFrame作为输入到这个函数中，这将作为地图的数据源。`cmap=`参数则是设置颜色映射，常用的有"coolwarm", "viridis", "YlGnBu"等，用于表示数据值的不同范围。

一个基本的例子可能是这样的：

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 创建子图并设置大小
f, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))

# 假设data是一个二维数组
data = [[...]]  # 这里替换为实际的数据

# 绘制热力图
ax = sns.heatmap(data, cmap='coolwarm', annot=True)  # cmap可以自定义，annot=True会显示每个格子的值

# 可能需要调整其他参数，如x轴和y轴标签、标题等
plt.show()

sns.heatmap(data=data,annot=True,fmt="d",linewidths=0.3,linecolor="white",cmap="RdBu_r")

这段代码与之前的代码类似，但增加了一些额外的参数。其中，`linewidths=0.3`指定了每个单元格之间的边框线宽度为0.3个单位。`linecolor="white"`设置边框线的颜色为白色。这些参数可以用来增强热力图的可读性和美观性。最终的热力图将使用RdBu_r颜色映射，并在每个单元格中显示格式化的整数数值。