sns.heatmap(corr_df, mask=mask, vmax=0.8, square=True, annot=True)

这段代码是用于生成一个热力图，其中：
- `corr_df`是一个DataFrame类型的数据，表示要绘制热力图的数据；
- `mask`是一个与`corr_df`大小相同的布尔类型的DataFrame，表示要隐藏的部分，即不想让用户看到的部分；
- `vmax`表示颜色映射的最大值，即最浅的颜色对应的取值；
- `square`表示是否将热力图的方格设为正方形；
- `annot`表示是否在每个方格中显示数值。

相关问题

# 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。

import seaborn as sns sns.set() %matplotlib inline %config InlineBack.figure_format="retina" correlation = data[["Income Classification","Survey Sample (N)","Overweight","Stunting","Underweight",]].corr() mask = np.array(correlation) mask[np.tril_indices_from(mask)] = False fig,ax = plt.subplots() fig.set_size_inches(20,10) sns.heatmap(correlation,mask=mask,vmax=.8,square=True,annot=True) plt.show()

这段代码使用了Seaborn库绘制了一个热力图来展示数据的相关性。让我来解释一下您的代码：

- `import seaborn as sns`：导入Seaborn库。
- `sns.set()`：设置Seaborn的默认样式。
- `%matplotlib inline`：在Jupyter Notebook中设置matplotlib图形的显示方式为内联模式，以便图形能够直接显示在Notebook中。
- `%config InlineBack.figure_format="retina"`：设置图形显示的分辨率为retina，以提高图像的清晰度。

接下来，使用`data[["Income Classification","Survey Sample (N)","Overweight","Stunting","Underweight",]].corr()`计算了数据集中指定列之间的相关系数，并将结果存储在名为`correlation`的DataFrame中。

然后，创建了一个名为`mask`的数组，用于掩盖热力图中的下三角部分。并使用`np.tril_indices_from(mask)`函数获取下三角部分的索引，并将这些索引对应的元素设置为False。

接着，创建了一个图形对象(`fig`)和一个坐标轴对象(`ax`)，并使用`fig.set_size_inches(20,10)`设置图形的尺寸为20x10英寸。

然后，使用`sns.heatmap`函数绘制热力图。该函数的参数说明如下：

- `correlation`：指定要绘制热力图的数据。
- `mask=mask`：指定要使用的掩码数组。
- `vmax=.8`：设置热力图的颜色映射的最大值为0.8。
- `square=True`：设置热力图的每个单元格为正方形。
- `annot=True`：在热力图中显示每个单元格的数值。

最后，使用`plt.show()`显示图形。

请确保在运行这段代码之前已经导入了必要的库，并且已经正确加载了数据。如果遇到任何错误，请提供详细的错误消息以便我能够更好地帮助您解决问题。