python热力图乱码问题 python seaborn热力图

所用函数以及相关参数解析

seaborn.heatmap(
        data,
        vmin=None, vmax=None,
        cmap=None, 
        center=None, 
        robust=False, 
        annot=None, 
        fmt=’.2g’, 
        annot_kws=None,l
        inewidths=0, 
        linecolor=’white’, 
        cbar=True, 
        cbar_kws=None, 
        cbar_ax=None,
        square=False, 
        xticklabels=’auto’, yticklabels=’auto’, 
        mask=None, 
        ax=None,
        **kwargs)
        vmin=None,vmax=None, # 分别是热力图的颜色取值最大和最小范围，默认是根据data数据表里的取值确定
        cmap=None, # 设置颜色
        center=None,# 数据表取值有差异时，设置热力图的色彩中心对齐值；通过设置center值，可以调整生成的图像颜色的整体深浅；设置center数据时，如果有数据溢出，则手动设置的vmax、vmin会自动改变
        robust=False, #默认取值False；如果是False，且没设定vmin和vmax的值，热力图的颜色映射范围根据具有鲁棒性的分位数设定，而不是用极值设定
        annot=None, #默认取值False；如果是True，在热力图每个方格写入数据；如果是矩阵，在热力图每个方格写入该矩阵对应位置数据 
        fmt=’.2g’, #字符串格式代码，矩阵上标识数字的数据格式，比如保留小数点后几位数字
        annot_kws=None,# annot为True时，设置显示数字的颜色、大小、位置等。
        linewidths=0, #定义热力图里“表示两两特征关系的矩阵小块”之间的间隔大小
        linecolor=’white’, #切分热力图上每个矩阵小块的线的颜色，默认值是’white’
        cbar=True, #是否在热力图侧边绘制颜色刻度条，默认值是True
        cbar_kws=None, #热力图侧边绘制颜色刻度条时，相关字体设置，默认值是None 
        cbar_ax=None, #热力图侧边绘制颜色刻度条时，刻度条位置设置，默认值是None
        square=False,  #设置热力图矩阵小块形状，默认值是False
        xticklabels=’auto’, yticklabels=’auto’, #控制每列/行标签名的输出
        mask=None, #覆盖某些数据
        ax=None, #设置作图的坐标轴，一般画多个子图时需要修改不同的子图的该值

实操部分

1、载入相关库

import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns# 解决中文不显示的问题from pylab import mplmpl.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']# 解决正负号不显示问题plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False

2、生成随机DataFrame(array也可以，不过我更喜欢用DataFrame)

df = pd.DataFrame(np.random.uniform(-1, 1, size=(5, 5)))

3、默认参数画热力图

sns.heatmap(df)

图 1

4、改变图形颜色

sns.heatmap(df,cmap='Blues')

图 2

5、改变颜色取值范围(与图1对比)

        因为数据范围是-1到1，所以增大颜色取值范围，图表呈现的颜色会很相近。

sns.heatmap(df,vmax=5,vmin=-5) #

图 3

6、设置热力图的色彩中心对齐值

sns.heatmap(df,center=-0.8)

图 4

7、往格子里写入数据，并设置字体、颜色等

sns.heatmap(df, annot=True, annot_kws={'size':8,'weight':'bold', 'color':'blue'})

图 5

8、设置数字显示保留几位小数点

sns.heatmap(df,annot=True,fmt='.1f') #这里设置保留一位小数点

图 6

9、用mask覆盖某些数据

sns.heatmap(df, annot=True, mask = df<0) # 覆盖小于0的数据

图 7

10、制相关系数矩阵时，可以按下面代码绘制一半

mask = np.zeros_like(df) # 设置0矩阵mask[np.triu_indices_from(mask)] = True #把矩阵上部分设置为1#mask[np.tril_indices_from(mask)] = True #把矩阵下部分设置为1#设置为1 的单元格将不再显示with sns.axes_style("white"):    ax = sns.heatmap(df, mask=mask)

图 8

11、设置画布大小，分辨率，并保存图片

plt.subplots(figsize = (5,5),dpi=150)# 用mask覆盖某些数据sns.heatmap(df,annot=True) # 覆盖小于0的数据# 保存图片plt.savefig("热力图.png")