sns.heatmap(corr, annot=True, annot_kws={"size": 10})将显示的图片修改为相关系数越大颜色越深

可以通过设置参数`cmap`来实现，常用的颜色映射有`jet`、`coolwarm`、`RdBu_r`等。这里以`RdBu_r`为例：

sns.heatmap(corr, annot=True, annot_kws={"size": 10}, cmap="RdBu_r")

其中，`cmap`参数指定了使用的颜色映射，"RdBu_r"表示红蓝相间的颜色映射，相关系数越大颜色越深。

相关问题

data["Risk_Flag"].value_counts() fig, ax = plt.subplots( figsize = (12,8) ) corr_matrix = data.corr() corr_heatmap = sns.heatmap( corr_matrix, cmap = "flare", annot=True, ax=ax, annot_kws={"size": 14}) plt.show()pycharm运行上述代码后提示ValueError: could not convert string ，该怎么处理这个问题to float: 'single

这个错误是由于数据集中某些列的数据类型为字符串，而代码中需要的是浮点数或整数类型，导致无法进行计算或绘图。要解决这个问题，可以尝试以下几种方法：

1. 检查数据集中各列的数据类型，确保数值列的数据类型是浮点数或整数类型。可以使用 pandas 中的 `dtypes` 属性查看各列数据类型，使用 `astype()` 方法转换数据类型。

2. 对于含有字符串的列，可以使用 pandas 中的 `map()` 或 `replace()` 方法将字符串映射为数值或类别变量，以便进行计算或绘图。

3. 如果数据集中含有缺失值或异常值，也可能会导致无法进行计算或绘图，可以使用 pandas 中的 `dropna()` 或 `fillna()` 方法进行缺失值处理，使用 `describe()` 或 `boxplot()` 方法查看数据分布和异常值情况。

希望以上方法能够帮助您解决问题。

解释下这段代码_ , ax = plt.subplots(figsize =(20, 16)) colormap = sns.diverging_palette(220, 10, as_cmap = True) sns.heatmap( df.corr('spearman'), cmap = colormap, square=True, cbar_kws={'shrink':.9 }, ax=ax, annot=True, linewidths=0.1,vmax=1.0, linecolor='white', annot_kws={'fontsize':10 } ) plt.title('Pearson Correlation of Features', y=1.05, size=15)

这段代码是用来画出数据集中每个特征之间的相关性热力图。其中，首先利用 matplotlib 库的 subplots 函数来创建一个 20x16 的绘图域。然后，利用 seaborn 库的 diverging_palette 函数来创建一个色带 colormap，用于表示不同的相关程度。接着，利用 seaborn 库的 heatmap 函数来画出相关性热力图，其中 df.corr('spearman') 表示计算数据集中每个特征之间的 Spearman 相关系数，square=True 表示将每个方格设置成正方形，cbar_kws={'shrink':.9 } 表示将图例缩小 0.9 倍，ax=ax 将图形画在之前创建的绘图域上，annot=True 表示在每个方格中显示相关系数数值，linewidths=0.1 表示设置方格间隔的线宽度为 0.1，vmax=1.0 表示设置相关系数的最大值为 1，linecolor='white' 表示设置方格间隔的线颜色为白色，而 annot_kws={'fontsize':10 } 表示设置数值的字体大小为 10。最后，利用 matplotlib 库的 title 函数来添加图形标题，并将其放置在图形的顶部中央。