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

要使用Seaborn绘制热力图，您需要安装Seaborn库并导入它。接下来，您需要准备一个数据集，并使用Pandas或NumPy将其转换为矩阵格式。然后，使用Seaborn的heatmap函数绘制热力图。

下面是一个使用Seaborn绘制热力图的简单示例：

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

# 创建数据集
data = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 10))

# 绘制热力图
sns.heatmap(data, cmap="YlGnBu")

这将绘制一个10x10的热力图，其中颜色越深表示值越高。您可以使用不同的颜色映射（cmap参数）和其他参数来自定义热力图的外观。