cbar_kws={'label': 'Number of DrugReports',"label": "Correlation", "shrink": 1, "extend": "both", "extendfrac": 0.2,},

时间: 2023-10-05 19:13:39 浏览: 68
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Cbar:适用于 streakarrow 和 streakarrow3d 的颜色条-matlab开发

cbar_kws参数用于设置colorbar的一些属性，其中包括标签（label）、尺寸（shrink）、延伸（extend）等。在你提供的例子中，cbar_kws的设置是{'label': 'Number of DrugReports', "shrink": 1, "extend": "both", "extendfrac": 0.2}。这意味着colorbar的标签将显示为"Number of DrugReports"，尺寸为1，两端都有延伸，并且延伸的长度为0.2。
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sns.heatmap(df_corr, xticklabels=df_corr.columns, yticklabels=df_corr.columns, cmap='RdYlBu', center=0.7, annot=True, annot_kws={"fontsize":10},cbar_kws={"ticks": [round(df_corr.min().min(),2),0.7, 0.85, 1]})

这是一个使用 seaborn 库中的 heatmap 函数绘制热力图的代码，其中 df_corr 是一个 DataFrame 对象，表示需要绘制的相关系数...cbar_kws 参数用于设置 colorbar 的属性，其中 ticks 参数指定了 colorbar 上的刻度值。

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)

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...

cbar_kws={"ticks": [round(df_corr.min().min(),2),0.7, 0.85, 1]}

这是一个Python字典类型变量，键值对分别为"ticks"和一个列表。该列表中包含四个元素，分别为一个浮点数、两个浮点数和一个整数。这个字典可能被用来在绘制热力图时设置颜色条的刻度位置和标签。...

sns.heatmap(df_distance, xticklabels=df_distance.columns, yticklabels=df_distance.columns, fmt='.2f', cmap=sns.diverging_palette(180, 0, n=180), center=40, annot=True, annot_kws={"fontsize":9}, cbar_kws={"ticks": [0, 40, 80, 120, int(df_distance.max().max())]})

这是一段 Python 代码，使用了 seaborn 库中的 heatmap 函数来生成一个热力图。其中 df_distance 是一个数据框，包含了需要绘制的数据...cbar_kws 参数用于调整颜色条的显示，其中 ticks 参数指定了颜色条上的刻度值。

# 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 ...

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... linewidths=1, ) 请注意，这只是一种可能的解决方法，具体取决于您希望在热图中显示的数据类型和格式。

sns.heatmap cbar_kws

在sns.heatmap中，cbar_kws参数是一个字典，用于传递给Colorbar类的属性，用于绘制色条。该字典可以包含以下属性： - orientation：指定色条的方向，可以是"vertical"（垂直）或"horizontal"（水平）。 - label：...

sns.heatmap(corr_matrix_T, ax=axs[1, 2], cmap="Greens", cbar=False, annot=True, fmt='.2f', square=True,annot_kws={"ha": 'right', "va": 'top'})，添加text

sns.heatmap(corr_matrix_T, ax=axs[1, 2], cmap="Greens", cbar=False, annot=True, fmt='.2f', square=True, annot_kws={"ha": 'right', "va": 'top'}) 在这个例子中，annot=True指示要添加文本，fmt='.2f'...

import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 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=(12,30)) 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.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''') plt.show()提示missing from current font

1. 安装需要的字体：你可以在操作系统中安装缺失的字体，或者手动将字体文件复制到Matplotlib的字体文件夹中。 2. 指定Matplotlib使用的字体：你可以使用Matplotlib的rcParams设置来指定需要使用的字体，例如： ...

corrmat = train.corr() # 取 top10 k = 10 cols = corrmat.nlargest(k, 'price')['price'].index # 绘图 cm = np.corrcoef(train[cols].values.T) sns.set(font_scale=1.25) hm = sns.heatmap(cm, cbar=True, annot=True, square=True, fmt='.2f', annot_kws={'size': 10}, yticklabels=cols.values, xticklabels=cols.values) plt.show()

这段代码是用于绘制数据集中前10个与价格最相关的特征之间的相关性热力图。首先，通过train.corr()计算出训练集中各特征之间的相关系数矩阵corrmat。然后，取出与价格最相关的前10个特征的列名，并以此构建相关系数...

在sns.heatmap中cbar_kws设置fontproperties会报错

在使用 sns.heatmap() 函数时，需要将 fontproperties 参数作为 cbar_kws 字典的一个子项来使用。以下是一个示例： import matplotlib.font_manager as fm import seaborn as sns # 加载字体 font_path ...

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 fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=3, figsize=(30, 25), dpi=300) # 创建 9 个子图 # 读取数据 df = pd.read_excel("test_Fd.xlsx") # 按照 FenDMC 进行分组 groups = df.groupby("FenDMC") # 遍历每个分组，绘制子图 for idx, (name, group) in enumerate(groups): ax = axes[idx] sns.heatmap(groups.pivot(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}, ax=ax) ax.set_xlabel(None) ax.set_ylabel(None) ax.set_title(name, fontsize=20) # 调整边距，使图像居中 plt.tight_layout() # 保存图像 plt.savefig('heatmap.png') # 显示图像 plt.show()提示'DataFrameGroupBy' object has no attribute 'pivot'

cbar_kws={'label': '单台售价', 'shrink':0.8, 'aspect':40}, ax=ax) 在这个例子中，我们首先使用groupby方法对DataFrame对象进行分组，并计算每个组中“avg_sale”的平均值。接下来，我们使用reset_index...

sns.heatmap中cbar_kws设置热力棒标签字体为宋体的参数

在 sns.heatmap() 中，可以使用 cbar_kws 参数来设置热力棒（color bar）的属性，包括标签字体。具体来说，要将热力棒标签字体设置为宋体，可以使用如下代码： python import seaborn as sns import ...

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

要保存图片，可以在代码的最后添加以下代码： python 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...

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 fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=3, figsize=(30, 25), dpi=300) # 创建 9 个子图 # 读取数据 df = pd.read_excel("test_Fd.xlsx") # 按照 FenDMC 进行分组 groups = df.groupby("FenDMC") # 遍历每个分组，绘制子图 for idx, (name, group) in enumerate(groups): # 按照 FactoryName 和 JiJXH 进行分组，计算平均售价 grouped = group.groupby(["FactoryName", "JiJXH"])['avg_sale'].mean().reset_index() # 在对应的子图中绘制热力图 row = idx col = idx ax = axes[row, col] sns.heatmap(grouped.pivot(index="FactoryName", columns="JiJXH", values="avg_sale"), cmap='YlGnBu', annot=True, fmt='.2f', cbar_kws={'label': '单台售价', 'shrink':0.8, 'aspect':40}, ax=ax) ax.set_xlabel(None) ax.set_ylabel(None) ax.set_title(name, fontsize=20) # 调整边距，使图像居中 plt.tight_layout() # 保存图像 plt.savefig('heatmap.png') # 显示图像 plt.show()还是提示 too many indices for array: array is 1-dimensional, but 2 were indexed

在您的代码中，axes 是一个大小为 (1, 3) 的子图数组，应该只有一行三列，但是在 sns.heatmap() 中却使用 idx 作为行和列的索引，这会导致索引越界。可以尝试将 axes 变量修改为以下形式： python fig, ...
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