import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import pandas as pd plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #设置中文显示 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #解决中文显示为方块的问题 sales = pd.read_csv('a_test/car.csv', encoding='utf-8') df = pd.DataFrame(sales) pivot_df = df.pivot(index='地区', columns='品牌', values='销量') plt.figure(figsize=(8,8)) # 设置图像大小 sns.heatmap(pivot_df, annot=True, fmt="d", cmap="YlGnBu") plt.title('BBA在四大城市的月销量热力图') plt.figure(figsize=(10,10)) plt.show()设置字体大小

您可以通过添加如下代码来设置字体大小：

plt.rcParams.update({'font.size': 12})

其中，`12`可以修改为您希望的字体大小。

相关问题

import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False %matplotlib inline

这段代码主要是进行Python数据分析所需要引入的常用库的导入和设置matplotlib图表显示中文的字体和解决负号显示问题，同时使用%matplotlib inline命令设置图表以内嵌形式显示在notebook页面中。其中，numpy是Python中处理科学计算的一个重要库，pandas是Python中用于数据分析的库，seaborn是基于matplotlib的数据可视化库，matplotlib是Python中常用的绘图库。

python中import numpy as np np.seterr(all='ignore') import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False sns.set_style("whitegrid",{'font.sans-serif':['simhei','Arial']})是什么意思

这段代码是用来导入一些常用的数据分析和可视化的 Python 库并做一些设置，具体解释如下：

1. `import numpy as np`：导入 NumPy 库并将其命名为 np，用于进行科学计算；
2. `np.seterr(all='ignore')`：设置忽略 NumPy 数组中的所有警告信息；
3. `import pandas as pd`：导入 Pandas 库并将其命名为 pd，用于进行数据处理和分析；
4. `import matplotlib.pyplot as plt`：导入 Matplotlib 库中的 pyplot 模块并将其命名为 plt，用于绘制各种类型的图表；
5. `import seaborn as sns`：导入 Seaborn 库并将其命名为 sns，用于进行更加美观的数据可视化；
6. `plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']`：设置 Matplotlib 中的字体为中文黑体；
7. `plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False`：设置 Matplotlib 中的负号显示为正常符号，避免出现乱码；
8. `sns.set_style("whitegrid",{'font.sans-serif':['simhei','Arial']})`：设置 Seaborn 中的样式为白底带网格线，并设置字体为中文黑体和 Arial 字体。