python中的数据可视化——热力图 sns.heatmap

示例代码:“`pythonimport seaborn as snsimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plta = np.array sns.heatmap plt.show “ 上述代码会生成一个热力图,其中annot=True表示在热力图的每个单元格中显示数值,fmt=”.1f”设置数值的格式为保留一位小数,cmap=&...
python中的数据可视化——热力图 sns.heatmap
sns.heatmap函数在Python中用于生成热力图。以下是关于sns.heatmap函数的详细解答:
主要功能:sns.heatmap函数主要用于展示数据的相似性或相关性。呈现方式:通过颜色的深浅来直观地呈现数据的分布和关联情况。颜色的深浅与数组中数值的大小关系相对应。使用场景:在数据分析领域,热力图是一种强大的可视化工具,可以快速理解数据的模式和趋势。示例代码:“`pythonimport seaborn as snsimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plta = np.array sns.heatmap plt.show “ 上述代码会生成一个热力图,其中annot=True表示在热力图的每个单元格中显示数值,fmt=”.1f”设置数值的格式为保留一位小数,cmap=“coolwarm”`设置颜色映射为“coolwarm”。
输出结果:代码的输出结果是一个热力图,而非饼图、折线图或条形图。热力图通过颜色的深浅直观地表示了二维数组中数值的大小关系。2025-04-02
mengvlog 阅读 9 次 更新于 2025-07-19 18:45:34 我来答关注问题0
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