python sns.heatmap(cm, annot=True)设置横纵坐标

在seaborn库中，heatmap函数可以用来绘制热力图。其中，cm是混淆矩阵，annot=True表示在热力图上显示数值。要设置横纵坐标的标签，可以使用set_xticklabels和set_yticklabels函数，例如：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import confusion_matrix

cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)
sns.heatmap(cm, annot=True)
plt.xlabel('Predicted labels')
plt.ylabel('True labels')
plt.xticks([0.5, 1.5, 2.5], ['label1', 'label2', 'label3'])
plt.yticks([0.5, 1.5, 2.5], ['label1', 'label2', 'label3'])
plt.show()

其中，set_xticklabels和set_yticklabels函数用于设置横纵坐标的标签，第一个参数是标签的位置，第二个参数是标签的名称，这里用列表表示。

相关问题

sns.heatmap(data=fea_corr,square=True,annot=True)

This code creates a heatmap using the seaborn library in Python. The heatmap displays the correlation between different features in a dataset. The 'data' parameter is used to specify the dataset for which the heatmap needs to be created. The 'square' parameter is used to make the heatmap square in shape. The 'annot' parameter is used to display the correlation values on the heatmap.

ax = plt.subplots(figsize=(20, 16))#调整画布大小 ax = sns.heatmap(corr, vmax=.8, square=True, annot=True) #画热力图 annot=True 表示显示系数 # 设置刻度字体大小 plt.xticks(fontsize=20) # plt.yticks(fontsize=20) plt.yticks(fontsize=20) # plt.xticks(x_values, feature_list,rotation='vertical')修改热力图坐标文字的方向

可以在最后一行加上参数 `rotation='vertical'`，如下所示：

ax = plt.subplots(figsize=(20, 16))
ax = sns.heatmap(corr, vmax=.8, square=True, annot=True)
plt.xticks(fontsize=20, rotation='vertical')
plt.yticks(fontsize=20, rotation='horizontal')

其中 `rotation='vertical'` 表示将 x 轴的标签文字垂直显示，`rotation='horizontal'` 表示将 y 轴的标签文字水平显示。你也可以根据需要修改参数值来调整标签文字的方向。