import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns plt.figure(figsize=(12, 7)) sns.heatmap(df.drop(['Month','FY'],axis=1).corr(), annot = True, vmin = -1, vmax = 1) plt.show()

这段代码使用了Python的Matplotlib和Seaborn库来绘制一个热力图，用于展示数据框中各列之间的相关性。具体来说，它做了以下几件事情：

1. 导入Matplotlib和Seaborn库。
2. 创建一个12x7的画布。
3. 使用Seaborn库的heatmap函数，绘制一个矩阵，其中每个格子的颜色表示对应的两个列之间的相关性。其中，annot=True表示在每个格子里显示相关系数的值，vmin和vmax分别表示颜色条的最小值和最大值。
4. 最后使用Matplotlib的show函数，显示画布。

需要注意的是，这段代码中的df是一个数据框，其中包含了Month和FY以外的其他列，这些列用于计算相关系数。如果你想要使用这段代码，需要把df替换成你自己的数据框，并根据需要修改相关参数。

相关问题

import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt corr\_matrix = df.corr() plt.figure(figsize=(20, 20)) sns.heatmap(corr\_matrix, annot=True, cmap='coolwarm')没有给输出结果

可能是因为你没有使用`plt.show()`在代码的最后来显示图像。你可以尝试这样修改代码：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

corr_matrix = df.corr()

plt.figure(figsize=(20, 20))
sns.heatmap(corr_matrix, annot=True, cmap='coolwarm')

plt.show()

这样就能将图像显示出来了。如果还有问题，请告诉我。

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_apply1.xlsx") sns.set_context(font_scale=10) plv_tb=pd.pivot_table(df,values="sale",index=["FactoryName","JiJXH"],columns=["Xian"],aggfunc=np.mean) plt.figure(figsize=(300,400)) sns.heatmap(plv_tb,vmin=0,cmap=sns.color_palette("RdYlB",n_colors=256)) plt.show()怎么使热力图取值sale最小值为红色，最大值为蓝色

可以通过设置`vmin`和`vmax`参数来实现热力图取值sale最小值为红色，最大值为蓝色。具体操作如下：

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_apply1.xlsx") 

sns.set_context(font_scale=10) 

plv_tb=pd.pivot_table(df,values="sale",index=["FactoryName","JiJXH"],columns=["Xian"],aggfunc=np.mean) 

plt.figure(figsize=(300,400)) 

sns.heatmap(plv_tb,vmin=plv_tb.min().min(), vmax=plv_tb.max().max(), cmap=sns.color_palette("RdYlBu_r",n_colors=256)) 

plt.show()

在这里，我们将vmin设置为矩阵中的最小值，vmax设置为矩阵中的最大值，并使用RdYlBu_r颜色映射，使得最小值为红色，最大值为蓝色。