sns.set_context('talk', font_scale=1.3)这是什么意思

这是 seaborn 库中的一个设置函数，用于设置绘图的上下文环境和字体大小。

`sns.set_context()`函数有两个参数：`context` 和 `font_scale`。`context` 参数用于设置绘图的上下文环境，可以有四个取值：`paper`、`notebook`、`talk` 和 `poster`，默认为 `notebook`。`font_scale` 参数用于设置字体大小倍数，可以设置为大于 1 的浮点数，也可以设置为整数，表示相对于默认字体大小的倍数，默认为 1。

`sns.set_context('talk', font_scale=1.3)` 的意思是设置绘图的上下文环境为 `talk`，并将字体大小设置为默认字体大小的 1.3 倍。这样，绘制的图形将会更加清晰、易读。

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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。

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_apply.xlsx") sns.set_context(font_scale=10) plv_tb=pd.pivot_table(df,values="sale",index=["FactoryName","JiJXH"],columns=["Xian"],aggfunc=np.mean) print(plv_tb) plt.figure(figsize=(200, 8)) sns.heatmap(plv_tb,vmin=0,vmax=4000,cmap=sns.color_palette("Blues",n_colors=200)) plt.show()怎么能使vmax最大值

你可以尝试将vmax的值设置为数据中的最大值，这样就能保证vmax是最大值了。具体的代码如下：

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_apply.xlsx") 

sns.set_context(font_scale=10) 

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

print(plv_tb) 

vmax = plv_tb.values.max()

plt.figure(figsize=(200, 8)) 

sns.heatmap(plv_tb,vmin=0,vmax=vmax,cmap=sns.color_palette("Blues",n_colors=200)) 

plt.show()

这样就能够保证vmax是最大值了。