Seaborn热图大小介绍（附代码示例）

Seaborn热图大小介绍

Seaborn热图大小是用来产生矩阵的图形表示。它将把矩阵绘制到图形上，并对不同类型的值使用不同颜色的阴影。我们使用seaborn heatmap函数来创建seaborn模块中的热图。在表示大的矩阵时，绘图的默认大小不能为数据提供清晰的表示。

主要启示

• 在python中，我们使用seaborn的heatmap函数来创建seaborn模块中的heatmap图。基本上热图是用来表示矩阵的。
• 在python中，set函数被用来建立seaborn图的主题和配置。

什么是Seaborn热图大小？

Seaborn heatmap函数返回matplotlib的axes对象。seaborn热图使用调色板来描述链接数据的变化。在seaborn模块中，我们使用seaborn heatmap的方法来制作热图的图表。

下面是seaborn heatmap的语法，如下所示。

语法

seaborn.heatmap (parameters)

注释是出现在热图单元上的一行文字，用于描述特定单元的表现。注释的字体大小将被设置为默认值，我们可以通过使用heatmap方法的kws参数来改变它。kws是一个字典类型的选项，它需要尺寸键值。注释的大小是通过使用指定的键值决定的。多重条件是通过提高注解的大小来实现的，就像热图的功能一样。色条是用于解释热图数据的矩形色标。

默认情况下，它与热图的大小相同，但我们也可以通过使用热图函数来改变热图的大小。seaborn热图是一个轴级函数，它将绘制到由ax参数提供的轴上。

如何设置Seaborn热图的大小？

set函数用于设置seaborn热图的大小。set函数将定义seaborn图的主题配置。我们通过使用rc参数提到了图的大小。

下面的例子显示了使用set方法来设置大小：

代码

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
plot = pd.DataFrame({"stud 1": [ ],
  "stud 2" : [ ],
  "stud 3" : [ ]})
sns.set (rc = {'figure.figsize':(9, 8)})
sns.heatmap(plot.corr())
plt.show ()

输出

在下面的例子中，我们使用figure函数来设置它。热图将通过使用图来绘制，如下所示。

代码

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
plot = pd.DataFrame({"stud 1": [ ],
  "stud 2" : [ ],
  "stud 3" : [ ]})
plt.figure(figsize = (9,8))
sns.heatmap(plot.corr())
plt.show ()

输出

在下面的例子中，我们使用gcf函数来设置热图的大小。在下面的例子中，我们正在导入pandas、matplotlib和seaborn库，如下所示。

代码

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
plot = pd.DataFrame({"stud 1": [ ],
  "stud 2" : [ ],
  "stud 3" : [ ]})
sns.heatmap (plot.corr())
plt.gcf().set_size_inches(9, 8)
plt.show ()

输出

如何调整Seaborn热图的大小？

我们可以使用figsize的参数来指定seaborn热图的大小。在下面的例子中，我们正在调整它。我们正在加载航班数据集，如下所示。

代码

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd
plot = sns.load_dataset ("flights")
plot = plot.pivot("month", "year")
fig, ax = plt.subplots( )
sns.heatmap(plot, linewidths = .3)
plt.show ()

输出

在上面的例子中，我们可以看到热图包含相同的高度和宽度。在下面的例子中，我们通过使figsize的第一个参数变小来使热图变窄，如下所示：

代码

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd
plot = sns.load_dataset ("flights")
plot = plot.pivot("month", "year")
fig, ax = plt.subplots (figsize=(4, 7))
sns.heatmap (plot, linewidths=.3)
plt.show ()

输出

在下面的例子中，我们通过使热图的figsize变小来使热图变宽：

代码

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd
plot = sns.load_dataset ("flights")
plot = plot.pivot("month", "year")
fig, ax = plt.subplots (figsize=(7, 4))
sns.heatmap(plot, linewidths=.3)
plt.show ()

输出

例子

下面是提到的例子。

例子#1

在下面的例子中，我们对雇员数据的定义如下：

代码

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
Employee = pd.DataFrame({"Emp 1": [ ],
  "Emp 2" : [ ],
  "Emp 3" : [ ]})
sns.heatmap (Employee.corr())
plt.gcf().set_size_inches(5, 5)
plt.show ()

输出

例子#2

在下面的例子中，我们正在加载数据集名称为航班，如下所示：

代码

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd
Emp = sns.load_dataset ("flights")
Emp = Emp.pivot ("month", "year")
fig, ax = plt.subplots (figsize=(4, 4))
sns.heatmap(Emp, linewidths=.3)
plt.show ()

输出

例子 #3

在下面的例子中，我们将figsize设置为3和3。我们正在导入matplotlib和seaborn库，如下所示：

代码

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd
Emp = sns.load_dataset ("flights")
Emp = Emp.pivot("month", "year")
fig, ax = plt.subplots (figsize=(3, 3))
sns.heatmap(Emp, linewidths=.3)
plt.show ()

输出

常见问题

下面是提到的常见问题：

Q1.在python中，seaborn热图的大小有什么用？

答：在Python中，seaborn热图的大小有什么用？

它是用来定义图的大小的。它将代表矩阵的图形表示。

Q2.在python中定义seaborn热图大小时，我们需要使用哪些库？

答：我们需要使用pandas。

在使用时，我们需要使用pandas、seaborn、numpy和matplotlib库。

Q3.在设置seaborn热图的大小时，我们使用哪个函数？

答：我们正在使用set、figure和graph。

在Python中设置seaborn热图的大小时，我们使用set、figure和gcf函数。

结论

Seaborn heatmap函数返回matplotlib的axes对象。Seaborn heatmap使用调色板来描述链接数据的变化。它被用来产生矩阵的图形表示。我们正在使用seaborn heatmap函数在seaborn模块中创建热图的情节。