# 创建图像 grid_kws = {"width_ratios": (.9, .9, .05), "wspace": 0.2} f, (ax1, ax2, cbar_ax) = plt.subplots(1, 3, gridspec_kw=grid_kws, figsize = (18, 9)) # 定义调色板 cmap = sns.diverging_palette(0, 230, 90, 60, as_cmap=True) # 画 NotFraud 表中的各个特征间相关性热力图 # 计算上三角mask矩阵 mask1 = np.zeros_like(corr_NotFraud) indices = np.triu_indices_from(corr_NotFraud) mask1[indices] = True # 过滤空值 mask1 = mask1[1:, :-1] corr_NotFraud = corr_NotFraud.iloc[1:, :-1].copy() ax1 =sns.???(corr_NotFraud, ax = ax1, vmin = -1, vmax = 1, cmap = cmap, square = False, \ annot=True, fmt=".2f", linewidths = 0.5, mask = mask1, cbar = False) ax1.set_xticklabels(ax1.get_xticklabels(), size = 16); ax1.set_yticklabels(ax1.get_yticklabels(), size = 16); ax1.set_title('fraud=1的热力图', size = 20)

这段代码中缺少 `heatmap` 方法名，应该是 `sns.heatmap`。因此，你可以使用以下代码画 NotFraud 表中的各个特征间相关性热力图：

ax1 = sns.heatmap(corr_NotFraud, ax=ax1, vmin=-1, vmax=1, cmap=cmap, square=False, annot=True, fmt=".2f", linewidths=0.5, mask=mask1, cbar=False)

其中，`corr_NotFraud` 是相关系数矩阵，`ax=ax1` 表示将热力图绘制在 `ax1` 坐标轴上，`vmin` 和 `vmax` 分别表示颜色映射的最小值和最大值，`cmap` 表示使用的颜色映射，`square=False` 表示关闭正方形显示模式，`annot=True` 表示在每个格子内显示数值，`fmt=".2f"` 表示显示的数值的格式，`linewidths=0.5` 表示格子之间的线宽度，`mask=mask1` 表示过滤空值，`cbar=False` 表示关闭颜色条。

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解释下这段代码_ , ax = plt.subplots(figsize =(20, 16)) colormap = sns.diverging_palette(220, 10, as_cmap = True) sns.heatmap( df.corr('spearman'), cmap = colormap, square=True, cbar_kws={'shrink':.9 }, ax=ax, annot=True, linewidths=0.1,vmax=1.0, linecolor='white', annot_kws={'fontsize':10 } ) plt.title('Pearson Correlation of Features', y=1.05, size=15)

这段代码是用来画出数据集中每个特征之间的相关性热力图。其中，首先利用 matplotlib 库的 subplots 函数来创建一个 20x16 的绘图域。然后，利用 seaborn 库的 diverging_palette 函数来创建一个色带 colormap，用于表示不同的相关程度。接着，利用 seaborn 库的 heatmap 函数来画出相关性热力图，其中 df.corr('spearman') 表示计算数据集中每个特征之间的 Spearman 相关系数，square=True 表示将每个方格设置成正方形，cbar_kws={'shrink':.9 } 表示将图例缩小 0.9 倍，ax=ax 将图形画在之前创建的绘图域上，annot=True 表示在每个方格中显示相关系数数值，linewidths=0.1 表示设置方格间隔的线宽度为 0.1，vmax=1.0 表示设置相关系数的最大值为 1，linecolor='white' 表示设置方格间隔的线颜色为白色，而 annot_kws={'fontsize':10 } 表示设置数值的字体大小为 10。最后，利用 matplotlib 库的 title 函数来添加图形标题，并将其放置在图形的顶部中央。

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())]})

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。