import seaborn as sns sns.heatmap(correlation_table, cmap='RdBu_r') plt.show()如何更换显示字体

你可以使用 `matplotlib` 库中的 `rcParams` 来设置字体。以下是一个示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl

# 设置字体
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 指定默认字体
mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题

# 绘制热力图
sns.heatmap(correlation_table, cmap='RdBu_r')
plt.show()

在上面的示例中，我们使用了中文字体 `SimHei`。你可以将 `font.sans-serif` 的值更改为任何你想使用的字体名称。

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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=plv_tb.min().min(), vmax=plv_tb.max().max(), cmap=sns.color_palette("RdYlBu_r",n_colors=256)) plt.show()怎么使热力图带上sale数据标签

你可以尝试在 `sns.heatmap()` 函数中添加参数 `annot=True` 以显示数据标签。此外，你可以添加参数 `fmt='g'` 来控制标签的格式。具体代码如下：

sns.heatmap(plv_tb, vmin=plv_tb.min().min(), vmax=plv_tb.max().max(), cmap=sns.color_palette("RdYlBu_r", n_colors=256), annot=True, fmt='g')

这将在热力图上显示每个单元格的数据标签。如果你想控制标签的显示格式，可以根据需要调整 `fmt` 参数的值。

mport 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=20) plt.rcParams['font.family'] = 'FangSong' plv_tb=pd.pivot_table(df,values="sale",index=["FactoryName","JiJXH"],columns=["Xian"],aggfunc=np.mean) fig, ax = plt.subplots(figsize=(200,10)) sns.heatmap(plv_tb,vmin=plv_tb.min().min(), vmax=plv_tb.max().max(),cmap=sns.color_palette("RdYlBu",n_colors=10),annot=True, fmt='g', annot_kws={"size": 20}, ax=ax) plt.subplots_adjust(left=0.2, bottom=0.2) # 调整左边和底部的距离 plt.show() 怎么使热力图和色阶图距离变小

你可以通过调整 `plt.subplots_adjust()` 方法中的参数来调整热力图和色阶图之间的距离。具体来说，你可以将 `left` 和 `bottom` 的值减小，例如：

plt.subplots_adjust(left=0.1, bottom=0.1)

这将把热力图和色阶图向左和向下移动一些，从而使它们之间的距离变小。你可以根据需要适当调整这些参数的值。