sns。heatmap设置colorbar不显示
时间: 2023-09-06 20:11:32 浏览: 108
要在 `sns.heatmap()` 中隐藏 colorbar,可以使用 `cbar=False` 参数。以下是一个示例代码:
```
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# 创建数据
data = sns.load_dataset("flights")
data = data.pivot("month", "year", "passengers")
# 创建热力图并隐藏 colorbar
ax = sns.heatmap(data, cmap="YlGnBu", cbar=False)
# 显示图形
plt.show()
```
在上面的代码中,我们使用 `sns.load_dataset()` 函数加载示例数据集,并使用 `pivot()` 函数将其转换为矩阵形式。然后,我们使用 `sns.heatmap()` 函数创建了一个热力图,并使用 `cmap` 参数设置了颜色映射。接下来,我们将 `cbar` 参数设置为 `False`,这样就隐藏了 colorbar。最后,我们将 `sns.heatmap()` 函数的返回值赋给变量 `ax`,并使用 `plt.show()` 函数显示图形。
需要注意的是,如果您希望在热力图中显示 colorbar,但是不希望它显示刻度值,可以将 `cbar_kws` 参数设置为 `{"ticks":[]}`,这将使 colorbar 不显示任何刻度值。
相关问题
sns。heatmap调整colorbar位置
您可以使用 seaborn 库中的 `sns.heatmap()` 函数来创建热力图,并使用 `cbar_kws` 参数来调整 colorbar 的位置。以下是一个示例代码:
```
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# 创建数据
data = sns.load_dataset("flights")
data = data.pivot("month", "year", "passengers")
# 创建热力图并调整 colorbar 位置
ax = sns.heatmap(data, cmap="YlGnBu", cbar_kws={"ticks":[100,200,300,400]},
cbar_pos=(.2, .2, .03, .5))
# 显示图形
plt.show()
```
在上面的代码中,我们首先使用 seaborn 库中的 `sns.load_dataset()` 函数加载一个示例数据集,并使用 `pivot()` 函数将其转换为矩阵形式。然后,我们使用 `sns.heatmap()` 函数创建了一个热力图,并使用 `cmap` 参数设置了颜色映射。接下来,我们使用 `cbar_kws` 参数设置了 colorbar 的刻度和位置。具体来说,我们将 `ticks` 参数设置为 `[100,200,300,400]`,这样 colorbar 就只显示这几个刻度值。我们还将 `cbar_pos` 参数设置为 `(0.2, 0.2, 0.03, 0.5)`,这样 colorbar 的左下角就位于整个图形的左下角的 20% 和 20% 的位置,宽度为 3%,高度为整个图形高度的 50%。最后,我们将 `sns.heatmap()` 函数的返回值赋给变量 `ax`,并使用 `plt.show()` 函数显示图形。
需要注意的是,`cbar_pos` 参数的值是一个四元组,包含四个元素:左边界、下边界、宽度、高度。这些值都是相对于整个图形的位置和大小。您可以根据需要调整这些值来调整 colorbar 的位置和大小。
如何调整heatmap colorbar的间隔
要调整热力图(heatmap)的 colorbar 的间隔,你可以使用 matplotlib 中的 `ticks` 方法来设置 colorbar 的刻度。下面是一个示例代码,演示了如何调整 colorbar 的间隔:
```python
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# 假设你有一个名为 df 的 DataFrame,其中包含了要绘制热力图的数据
# ...
# 使用 heatmap 函数绘制热力图,并获取返回的 Axes 对象
ax = sns.heatmap(df, cmap='coolwarm')
# 获取 colorbar 对象
cbar = ax.collections[0].colorbar
# 设置 colorbar 的刻度间隔
cbar.set_ticks([0, 0.5, 1]) # 修改为你想要的刻度值
# 设置 colorbar 刻度的标签
cbar.set_ticklabels(['Low', 'Medium', 'High']) # 修改为你想要的刻度标签
# 添加标题和坐标轴标签
plt.title('Heatmap')
plt.xlabel('X Label')
plt.ylabel('Y Label')
# 显示图形
plt.show()
```
在上面的代码中,我们首先使用 `heatmap()` 函数绘制热力图,并将返回的 Axes 对象存储在变量 `ax` 中。
然后,我们通过 `ax.collections[0].colorbar` 获取 colorbar 对象,并使用 `set_ticks()` 方法设置 colorbar 的刻度。你需要将 `set_ticks()` 方法中的参数修改为你想要的刻度值。
接下来,我们使用 `set_ticklabels()` 方法设置 colorbar 刻度的标签。你需要将 `set_ticklabels()` 方法中的参数修改为你想要的刻度标签。
最后,我们添加了标题和坐标轴标签,并通过 `plt.show()` 函数显示图形。
请根据你的实际数据和需求,修改代码中的变量名、参数和标签,以适应你的情况。
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