sns.heatmap(cf_matrix, annot=True, xticklabels = sorted(set(y_test)), yticklabels = sorted(set(y_test)))

时间: 2023-06-17 18:03:12 浏览: 56
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3d_heatmap-master.zip_3D heatmap_python 3D热力图_python热力图_quietly1

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这行代码是用来生成混淆矩阵热力图的。其中，cf_matrix是混淆矩阵，annot=True表示在热力图上显示具体数值，xticklabels和yticklabels是用于设置x轴和y轴的标签，sorted(set(y_test))是将y_test中的标签去重并按照字母顺序排序。热力图可以直观地展示模型分类的准确性和错误情况。
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sns.heatmap(data, cmap='viridis', annot=True, fmt=".2f") # 显示数值 plt.title('Matrix Plot with Seaborn') plt.show() 在上述代码中，'viridis'是一个常见的颜色映射，'nearest'表示最近邻插值，'annot=...
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heatmap.rar_R_language__R_language_

"heatmap.rar"这个压缩包显然包含了一个与R语言绘制热力图相关的教程或代码示例，其中的核心文件是"heatmap.R"。热力图是一种直观展示数据矩阵中元素关系的图形工具，特别适用于展示大量数据的关联性和聚类结构。 ...

python sns.heatmap(cm, annot=True)设置横纵坐标

sns.heatmap(cm, annot=True) plt.xlabel('Predicted labels') plt.ylabel('True labels') plt.xticks([0.5, 1.5, 2.5], ['label1', 'label2', 'label3']) plt.yticks([0.5, 1.5, 2.5], ['label1', 'label2', 'label...

解释代码sns.heatmap(rho, annot=True)，sns怎么定义

。好的，先说明一下，我是一个AI语言模型，而不是CSDN开发的ChitGPT，但我可以为您回答...sns.heatmap(rho, annot=True)的意思是绘制一个热力图，其中rho是一个矩阵（数组），annot=True代表在每个单元格中标注数值。

解释代码sns.heatmap(rho, annot=True)，snn怎么定义

解释sns.heatmap(rho, annot=True)的代码含义：它是用于绘制热度图的函数，其中rho是数据矩阵，annot为True时会在每个单元格中显示数据值。关于snn的定义，我需要更多的上下文，因为在这段话中没有提到它的定义，...

# 混淆矩阵 cm = metrics.confusion_matrix(y_test, sklearn_predict, labels = [0, 1]) print('混淆矩阵：\n', cm) # 混淆矩阵热力图 import seaborn as sns sns.heatmap(cm, annot=True, fmt = '.2e', cmap = 'GnBu')报错的原因

该报错可能是因为您没有导入所需的库，...import seaborn as sns 如果已经导入了这些库，那么请检查您是否正确地使用了这些库的函数和参数。另外，如果您能提供更具体的错误信息，我将能够更好地帮助您解决问题。

sns.heatmap(correlation,annot=True,annot_kws={'size':16},cmap='Reds',square=True,ax=ax)

这段代码是用于绘制热力图的，其中correlation是一个相关系数矩阵，annot=True表示在热力图上显示数值，annot_kws={'size':16}表示数值的字体大小为16，cmap='Reds'表示热力图的颜色映射为红色系，square=True表示...

corr = diabetes_data.corr() print(corr) sns.heatmap(corr, annot=True)

然后，使用heatmap()函数将相关性系数矩阵可视化成热力图，其中annot=True参数表示在热力图上显示相关性系数的数值。这样可以更直观地观察不同特征之间的相关性，进而在建模时选择合适的特征。

y_pred = xgb_model.predict(X_test) cm = confusion_matrix(y_test,y_pred) fig, ax= plt.subplots(figsize=(10,10)) cmap=sns.cubehelix_palette(start=1.5,rot=3,gamma=0.8,as_cmap=True) sns.heatmap(cm,annot=True,fmt='g',cmap=cmap,linewidths=1.5,annot_kws={'size':20,'weight':'bold', 'color':'red'}) ax.set_xlabel('Predicted labels') ax.set_ylabel('True labels') ax.set_title('Confusion Matrix') plt.setp(ax.get_yticklabels() , rotation = 360) plt.xticks(fontsize=20) plt.yticks(fontsize=20) ax.xaxis.set_ticklabels(['未流失', '流失']) ax.yaxis.set_ticklabels(['未流失', '流失']) plt.show()

其中，y_test是测试数据的真实标签，y_pred是XGBoost模型对测试数据的预测标签。生成的混淆矩阵可视化图使用了热图（heatmap）的形式，用不同颜色表示不同的混淆矩阵值，同时在每个格子中显示了具体的值。通过该可视...

sns.heatmap(corr, annot=True, annot_kws={"size": 10})将显示的图片修改为相关系数越大颜色越深

可以通过设置参数cmap来实现，常用...sns.heatmap(corr, annot=True, annot_kws={"size": 10}, cmap="RdBu_r") 其中，cmap参数指定了使用的颜色映射，"RdBu_r"表示红蓝相间的颜色映射，相关系数越大颜色越深。

sns.heatmap(correlation, annot=True, annot_kws={'size':16}, cmap='Reds', square=True, ax=ax)，如果是csv文件读取，如何修改

sns.heatmap(correlation, annot=True, annot_kws={'size':16}, cmap='Reds', square=True, ax=ax) plt.show() 在上面的代码中，您需要将“your_data_file.csv”替换为您要使用的CSV文件的文件名和路径。

详细解读下面代码fig=sns.heatmap(correlations,annot=True, vmax=1, square=True, fmt='.2g',mask = mask,cmap='Accent')

1. sns.heatmap(): seaborn库中的heatmap函数用于绘制热力图。 2. correlations: 传入的是一个数据集的相关系数矩阵，即数据集中各个特征之间的相关性值。 3. annot=True: 将数值标注在热力图上。 4. vmax...

import seaborn as sns mat = confusion_matrix(y_te, pre) mat = pd.DataFrame(mat, columns=['流失','非流失']) mat.index = mat.columns plt.figure(figsize=(12,4), dpi=100) sns.heatmap(mat, annot=True, fmt='.20g') plt.show()

这段代码使用了seaborn库中...接着，使用sns库中的heatmap函数将混淆矩阵以热力图的形式展示出来，其中annot参数用于显示每个方格的具体数值，fmt参数用于设置数值显示的格式。最后，使用plt库中的show函数显示热力图。

df=data.copy() df=df.drop(['ID'], axis=1) plt.figure(figsize=(10,8)) corr = df.corr() sns.heatmap(corr, annot=True,cmap='RdBu', xticklabels=1, yticklabels=1)

然后，创建一个大小为（10,8）的图像，并使用df的相关系数矩阵创建一个热力图，其中annot=True表示显示每个单元格的数值，cmap='RdBu'表示选择一个颜色映射，xticklabels=1和yticklabels=1表示将x轴和y轴上的标签...

corrmat = train.corr() # 取 top10 k = 10 cols = corrmat.nlargest(k, 'price')['price'].index # 绘图 cm = np.corrcoef(train[cols].values.T) sns.set(font_scale=1.25) hm = sns.heatmap(cm, cbar=True, annot=True, square=True, fmt='.2f', annot_kws={'size': 10}, yticklabels=cols.values, xticklabels=cols.values) plt.show()

这段代码是用于绘制数据集中前10个与...最后，使用seaborn库中的heatmap函数绘制热力图，其中annot=True表示显示每个方格中的数值，fmt='.2f'表示数值保留两位小数，yticklabels和xticklabels分别表示y轴和x轴的标签。

def show_matrix(y_test, y_pred): # 定义一个函数显示混淆矩阵 y_test=y_test.detach().numpy() y_pred=y_pred.detach().numpy() print(y_test) cm = confusion_matrix(y_test,y_pred) # 调用混淆矩阵 plt.title("ANN Confusion Matrix") # 标题 sns.heatmap(cm,annot=True,cmap="Blues",fmt="d",cbar=False) # 热力图设定 plt.show() # 显示混淆矩阵

sns.heatmap(cm, annot=True, cmap="Blues", fmt="d", cbar=False) plt.show() 该函数的输入参数y_test和y_pred是模型的真实标签和预测结果。首先，将它们转换为NumPy数组（假设它们是PyTorch张量）。...

corr = df.corr() plt.figure(figsize = (30,15)) sns.heatmap(corr, annot = True, cmap = plt.cm.Reds) plt.show()

这段代码是用于绘制热力图的，其中df.corr()用于计算数据集中各特征之间的相关系数矩阵，然后sns.heatmap()用于绘制这个矩阵的热力图，颜色越浅表示相关性越强。annot=True用于在格子中显示相关系数值，cmap=...

sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, cmap='coolwarm')什么意思

<img src="httpssns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, cmap='coolwarm') 表示用 seaborn 库的 heatmap() 函数绘制热力图，其中 correlation_matrix 是要展示的相关性矩阵，annot=True 表示在热力:/...

sns.set(font_scale=1.5) 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', annot_kws={"size": 10})指定标签字体为仿宋

您可以使用Matplotlib中的rcParams设置字体，首先导入Matplotlib库： python import matplotlib.pyplot as plt 然后使用rcParams设置字体： python plt.rcParams['font.family'] = 'FangSong' ...

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