seaborn绘制热力图，调整行宽小一点

你可以使用`sns.heatmap()`函数中的`linewidths`参数来调整行宽。例如，将行宽设置为0.5，代码如下：

import seaborn as sns
import numpy as np

# 生成随机数据
data = np.random.rand(5, 5)

# 绘制热力图，并设置行宽为0.5
sns.heatmap(data, linewidths=0.5)

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seaborn绘制热力图，调整热力图格子的大小

要调整热力图格子的大小，可以使用seaborn中的heatmap函数，其中的参数square可以控制热力图的格子是否为正方形，如果为True，则格子为正方形，否则为长方形。默认情况下，该参数为True，即格子为正方形。

如果希望调整格子的大小，可以设置该参数为False，并调整热力图的宽度和高度，以及热力图中每个格子的宽度和高度。示例代码如下：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

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

# 绘制热力图
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6))
sns.heatmap(data, cmap="YlGnBu", annot=True, fmt="d",
            linewidths=.5, ax=ax, square=False, 
            cbar_kws={"shrink": .5}, 
            yticklabels=True, xticklabels=True)

# 调整热力图的宽度和高度
plt.subplots_adjust(left=0.15, bottom=0.25)

# 调整每个格子的宽度和高度
ax.set_xticklabels(ax.get_xticklabels(), rotation=45, ha="right")
bottom, top = ax.get_ylim()
ax.set_ylim(bottom + 0.5, top - 0.5)

在上述代码中，我们通过设置square参数为False来调整格子的大小，然后通过subplots_adjust方法调整热力图的宽度和高度，最后通过set_ylim方法调整每个格子的宽度和高度。运行该代码可以得到一个调整了格子大小的热力图。

seaborn绘制热力图

Seaborn是一个基于matplotlib的Python数据可视化库。它提供了一些高级的绘图功能，包括热力图。

下面是一个简单的例子，展示如何使用Seaborn绘制热力图：

import seaborn as sns
import numpy as np

# 生成随机数据
data = np.random.rand(10, 10)

# 绘制热力图
sns.heatmap(data)

这个例子生成了一个10x10的随机数据矩阵，并通过`sns.heatmap()`函数将其绘制成热力图。

热力图可以使用不同的颜色映射（colormap）来表示数据。默认情况下，Seaborn使用`viridis`颜色映射，但你可以通过`cmap`参数来指定其他的颜色映射。例如，使用`coolwarm`颜色映射：

sns.heatmap(data, cmap="coolwarm")

你还可以设置其他参数来调整热力图的外观，例如调整行列标签的大小和颜色：

sns.heatmap(data, cmap="coolwarm", annot=True, fmt=".2f", cbar=False, square=True, xticklabels=2, yticklabels=2, linewidths=.5, linecolor="gray")

这些参数分别表示：

- `annot`: 是否在热力图中显示数值标签。
- `fmt`: 数值标签的格式。
- `cbar`: 是否显示颜色条（colorbar）。
- `square`: 是否将热力图的宽度和高度设置成相等的。
- `xticklabels`和`yticklabels`: 控制行列标签的显示密度。
- `linewidths`和`linecolor`: 控制单元格之间的线宽和颜色。

以上是Seaborn绘制热力图的基本方法和常用参数。如果你想进一步了解Seaborn的绘图功能，建议查阅官方文档。