sns.heatmap() square

在Seaborn库的`sns.heatmap()`函数中，可以使用`square=True`参数来指定是否将每个单元格的宽度调整为正方形。

以下是一个示例代码，展示如何在绘制热力图时设置正方形单元格：

import seaborn as sns
import pandas as pd

data = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
sns.heatmap(data, square=True)

通过在`sns.heatmap()`函数中添加`square=True`参数，可以将热力图的单元格宽度调整为正方形。这样，每个单元格的宽度和高度将相等。

希望这可以帮助您绘制正方形的热力图！如果您有任何进一步的问题，请随时提问。

相关问题

sns.heatmap长宽

根据提供的引用内容，`sns.heatmap`函数的长宽是由`figsize`参数控制的。`figsize`参数是一个元组，用于设置图形的宽度和高度，单位为英寸。例如，`figsize=(8, 6)`表示宽度为8英寸，高度为6英寸。下面是一个示例代码：

import seaborn as sns
import numpy as np

# 生成一个10x10的随机矩阵
data = np.random.rand(10, 10)

# 绘制heatmap，设置长宽为8x6英寸
sns.heatmap(data, annot=True, fmt='.1f', cmap='YlGnBu', square=True, linewidths=.5, cbar_kws={'shrink': .5}, figsize=(8, 6))

sns.heatmap详细参数

`sns.heatmap()` 函数是 Seaborn 库中用于绘制热力图的函数，它可以用于可视化二维矩阵数据。下面是该函数的详细参数：

- `data`：要绘制的二维数据集，可以是一个数组、DataFrame 或者类似数组的数据结构；
- `annot`：默认为 False，如果设置为 True，则会在热力图上显示每个单元格的数值；
- `fmt`：用于格式化 annot 参数的字符串，例如：".2f" 表示显示小数点后两位；
- `linewidths`：指定每个单元格的边框线宽度，默认为 0；
- `square`：默认为 False，如果设置为 True，则矩阵会变成正方形；
- `cmap`：用于指定颜色映射的 colormap，可以是字符串或者 colormap 对象；
- `center`：用于将数据缩放到中心点，并在中心点处定义颜色。例如：如果设置为 0，则在色条中间定义颜色；
- `vmin` 和 `vmax`：用于指定色条的最小值和最大值；
- `xticklabels` 和 `yticklabels`：用于指定 x 轴和 y 轴标签的名称；
- `mask`：默认为 None，如果设置为一个布尔型数组，则会隐藏掉 True 值所对应的单元格；
- `ax`：用于指定绘图的坐标轴。

可以通过 `sns.heatmap?` 命令查看函数的文档和默认值。