如何在 Python 中增加一张海底热图的标注大小？
先决条件 : 海伯恩
Seaborn 是一个基于 matplotlib 的 Python 库，用于数据可视化。它提供了一种以统计图形式呈现数据的媒介，作为一种提供信息和吸引人的媒介来传递一些信息。热图是 seaborn 支持的组件之一，其中相关数据的变化使用调色板来描绘。
注释是出现在热图单元格上的文本，代表该单元格所代表的内容。注释遵循默认字体大小，但可以使用 heatmap()函数的 annot_kws 参数进行更改，annot_kws 是一个字典类型参数，接受名为 size 的键的值。设置到该键的值定义了注释的大小，但是要增加注释的大小，必须满足某些条件:
- 热图()函数的注释参数必须设置为真。
- annot_kws 参数必须设置为所需的大小。
语法: seaborn.heatmap(data， vmin =无，vmax =无，cmap =无，center =无，annot_kws =无，线宽=0，linecolor='white '，cbar=True，kwargs)*
重要参数:
- 数据: 2D 数据集，可以强制到数组中。
- 【vmin】VMAX:值锚定颜色映射，否则它们是从数据和其他关键字参数中推断出来的。
- cmap: 从数据值到颜色空间的映射。
- 中心:绘制发散数据时颜色图的中心值。
- 注释:如果为真，则在每个单元格中写入数据值。
- fmt: 添加注释时使用的字符串格式代码。
- 线宽:将划分每个单元格的线条宽度。
- 线条颜色:将分割每个细胞的线条的颜色。
- cbar: 是否绘制彩条。
除数据外的所有参数都是可选的。
返回:【matplotlib.axes._子场景类型的对象。AxesSubplot
方法
- 导入模块
- 创建或加载数据
- 调用热图()函数，注释设置为真。
- 将大小设置为 annot_kws 参数。
- 显示图
使用这种方法的实现如下:
使用的数据集–畅销书
例 1:
蟒蛇 3
# Importing Required Libraries
import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sb
import matplotlib.pyplot as mtb
data = pd.read_csv("bestsellers.csv")
sb.heatmap(data.corr(), annot=True, annot_kws={'size': 15})
mtb.show()
输出:
对于设置尺寸，在设置尺寸值时必须小心。提供一个非常大的数字会将注释放大太多，使它们难以阅读和理解，它们甚至会相互重叠，使热图不可读。
其实现如下所示:
例 2:
蟒蛇 3
# Importing Required Libraries
import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sb
import matplotlib.pyplot as mtb
data = pd.read_csv("bestsellers.csv")
sb.heatmap(data.corr(), annot=True, annot_kws={'size': 25})
mtb.show()
输出:
