【Python】：数据可视化之相关系数热力图绘制（二）（seaborn版本）

蔚落 2023-09-27 11:24 114阅读 0赞

### 1. 参数详解 ###

seaborn.heatmap

> seaborn.heatmap(data, vmin=None, vmax=None, cmap=None, center=None, robust=False, annot=None, fmt=‘.2g’, annotkws=None, linewidths=0, linecolor=‘white’, cbar=True, cbarkws=None, cbar\_ax=None, square=False, ax=None, xticklabels=True, yticklabels=True, mask=None, \*\*kwargs)

1.  `data：`矩阵数据集，可以使numpy的数组（array），如果是pandas的dataframe，则df的index/column信息会分别对应到heatmap的columns和rows
2.  `vmax,vmin`, 图例中最大值和最小值的显示值，没有该参数时默认不显示
3.  `linewidths`,热力图矩阵之间的间隔大小
4.  `cmap`，热力图颜色
5.  `ax`，绘制图的坐标轴，否则使用当前活动的坐标轴
6.  `annot`，annotate的缩写，annot默认为False，当annot为True时，在heatmap中每个方格写入数据。
7.  `annot_kws`，当annot为True时，可设置各个参数，包括大小，颜色，加粗，斜体字等：  
    sns.heatmap(x, annot=True, ax=ax2, annot\_kws=\{‘size’:9,‘weight’:‘bold’, ‘color’:‘blue’\})
8.  `fmt`，格式设置，决定annot注释的数字格式，小数点后几位等；
9.  `cbar` : 是否画一个颜色条
10. `cbar_kws` : 颜色条的参数，关键字同 fig.colorbar，可以参考：matplotlib自定义colorbar颜色条-以及matplotlib中的内置色条。
11. `mask`，遮罩

使用时有两个小技巧：

1）先用`sns.set(font_scale)`修改字体比例，代码如下所示：

sns.set(font_scale=1.5)

2）再用`plt.rc`对全图字体进行统一修改:

plt.rc('font',family='Times New Roman',size=12)

### 3. 举个实例 ###

import seaborn as sns 
    f, ax = plt.subplots(nrows=1, ncols=1, figsize=(12, 8))
    df = Gao_data
    shifted_cols = df.columns
    corrmat = df[shifted_cols].corr()
    
    heatmap = sns.heatmap(corrmat,annot = True,vmax = 1,square = True)
    ax.set_title('高钾玻璃化学成分相关性', fontsize=16)
    plt.tight_layout()
    plt.show()

![在这里插入图片描述][7b3ee49fac004a13814ef0b2449c56fd.png]

[7b3ee49fac004a13814ef0b2449c56fd.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/7b3ee49fac004a13814ef0b2449c56fd.png