就当是随笔好了,没有别人有毅力,写到现在也就写了第三篇,这一篇写一下seaborn库里的heatmap函数,权当记录。
heatmap是一个高度可视化的数据分析图函数,你可以看数组(或者dataframe)的分布情况,我的使用场景是协方差矩阵的观察。它有20个参数,没必要全记,但是其中的6-7个很有用,可以作为辅助分析来使用,下面我们来看一下函数原型:
seaborn.heatmap(data, vmin=None, vmax=None, cmap=None, center=None, robust=False, annot=None, fmt='.2g', annot_kws=None, linewidths=0, linecolor='white', cbar=True, cbar_kws=None, cbar_ax=None, square=False, xticklabels='auto', yticklabels='auto', mask=None, ax=None, **kwargs)
- 原始图像(仅有data时)
- vmin和vmax我们放在一起讲
设定图片显示的数值范围,float型
可以看出,cbar的范围改变了 - square
设定图形是否为正方形,布尔型
变成正方形