seaborn.heatmap设置字体方向

可以使用`xticklabels`和`yticklabels`参数来设置字体方向，具体可以参考以下示例代码：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成数据
data = sns.load_dataset("flights")
pivot_data = data.pivot("month", "year", "passengers")

# 设置字体方向
sns.set(font='SimHei')   # 设置字体为中文黑体
sns.set(font_scale=1.5)  # 设置字体大小

# 绘制热力图
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 8))
sns.heatmap(pivot_data, annot=True, fmt='d', cmap='YlGnBu', ax=ax, xticklabels=True, yticklabels=True, cbar=False)

# 设置x轴标签方向
ax.tick_params(axis='x', labelrotation=45)

plt.show()

运行结果如下图所示：


相关问题

seaborn.heatmap

seaborn.heatmap是Seaborn库中的一个函数，用于绘制热力图。热力图常用于展示一组变量的相关系数矩阵或数据分布的差异情况。该函数的语法为seaborn.heatmap(data, vmin=None, vmax=None, cmap=None, center=None, robust=False, annot=None, fmt='.2g', annot_kws=None, linewidths=0, linecolor='white', cbar=True, cbar_kws=None, cbar_ax=None, square=False, xticklabels='auto', yticklabels='auto', mask=None, ax=None, **kwargs)。其中，data是要绘制的数据，vmin和vmax用于设置颜色映射的范围，cmap用于设置颜色映射的样式，center用于设置颜色映射的中心值。通过调整这些参数，可以自定义热力图的外观和显示效果。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Python可视化 | Seaborn之seaborn.heatmap()热力图](https://blog.csdn.net/m0_38090787/article/details/107827167)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [Python数据分析与机器学习12-Seaborn之Heatmap](https://blog.csdn.net/u010520724/article/details/125761187)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

seaborn.heatmap怎么用

seaborn.heatmap是用于绘制热力图的函数。以下是使用seaborn.heatmap的一般步骤：

1. 导入必要的库：

import seaborn as sns
import pandas as pd
import numpy as np

2. 准备数据：

data = pd.DataFrame(np.random.rand(10,10))

3. 绘制热力图：

sns.heatmap(data)

这将绘制一个简单的热力图。你可以使用各种参数来自定义热力图，如cmap、annot、fmt等。例如：

sns.heatmap(data, cmap='coolwarm', annot=True, fmt='.2f')

这将使用“coolwarm”颜色映射，在每个单元格中显示值，并将值格式化为2位小数。你可以根据你自己的需求来调整这些参数。