Python可视化 | Seaborn包—heatmap()

seaborn.heatmap()的参数

seaborn.heatmap(data, vmin=None, vmax=None, cmap=None, center=None, robust=False, annot=None, fmt=’.2g’, annot_kws=None, linewidths=0, linecolor=’white’, cbar=True, cbar_kws=None, cbar_ax=None, square=False, xticklabels=’auto’, yticklabels=’auto’, mask=None, ax=None, **kwargs)

⚪ 绘制热图

uniform_data = np.random.rand(10,12) #随机创建10行12列的数组
pd.DataFrame(uniform_data) #以一个数据框的格式来显示
f,ax = plt.subplots(figsize=(9,6)) #定义一个子图宽高为9和6 ax存储的是图形放在哪个位置
ax = sns.heatmap(uniform_data,vmin = 0,vmax = 1) #vmin,vmax定义了色彩图的上下界
# sns.heatmap(uniform_data)  #此语句会默认图形的大小画热图

⚪ 使用发散色图绘制以0为中心得数据的热力图

uniform_data = np.random.randn(10, 12)
f, ax = plt.subplots(figsize=(9, 6))
ax = sns.heatmap(uniform_data, center=0) #参数center = 0

⚪ 以数据集 flights 为例绘图

flights = pd.read_csv('C:\\Users\\86130\\Desktop\\flights.csv')

flights = sns.load_dataset(“flights”) 因为XJ的网络链接不了github所以该语句不可用
网址https://github.com/mwaskom/seaborn-data直接下载数据集