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())]})
时间: 2024-04-07 08:29:52 浏览: 17
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。xticklabels 和 yticklabels 分别指定 x 轴和 y 轴的标签,fmt='.2f' 则表示在热力图上显示的数字保留两位小数。cmap 参数指定了渐变色板,center 参数指定了渐变的中心值。annot=True 表示在图中显示具体的数字,annot_kws={"fontsize":9} 则指定了数字的字体大小。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。
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sns.heatmap(df_fin.corr(), annot=True, cmap='coolwarm')
这段代码是用 seaborn 库中的 heatmap 函数绘制一个热力图,展示数据框 df_fin 中各列之间的相关性情况。其中,df_fin.corr() 计算了 df_fin 中各列之间的相关系数,annot=True 表示在热力图中显示相关系数的数值,cmap='coolwarm' 表示使用 'coolwarm' 颜色映射方案进行绘制。需要注意的是,在运行该段代码之前需要先导入 seaborn 库和 pandas 库。
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矩阵。参数 xticklabels 和 yticklabels 分别指定了 x 轴和 y 轴上的刻度标签,其值为 df_corr 中的列名。cmap 参数指定了热力图的颜色映射,这里使用了红黄蓝色调的 RdYlBu,center 参数指定了颜色映射的中心值。annot 参数为 True 时,在热力图上显示具体数值,annot_kws 参数指定了显示数值的字体大小。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。