seaborn画图

导包：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import os
import pandas as pd
import seaborn as sns

画图：数据df:(5,10)的dataframe

fig = plt.figure(figsize=(10,3),dpi=200)
fig.add_subplot(1,2,1)
ax1=sns.heatmap(data=df,  #数据（dataframe型）（5，10）
                cmap=plt.get_cmap('Greens'),  #颜色风格
                annot=True,  #是否显示每个方块的数据
                fmt=".3f",   #每个方块的数据显示三位小数
                annot_kws={'size':4,'weight':'normal', 'color':'black'}  
                #每个方块的数据的大小、颜色
            )
ax1.invert_yaxis()  #将y轴顺序颠倒
ax1.set_xticklabels(ax1.get_xticklabels(), rotation=0)  #旋转x轴坐标数据的方向
ax1.set_yticklabels(ax1.get_yticklabels(), rotation=0)  #旋转x轴坐标数据的方向
ax1.tick_params(labelsize=4) # 设置坐标轴数字的字号
ax1.set_xlabel('contrast',fontsize=5) 
ax1.set_ylabel('time/s',fontsize=5 )# 设置y轴标签的字体大小和字体颜色
cbar1 = ax1.collections[0].colorbar #获取图例
cbar1.ax.tick_params(labelsize=3) #设置图例的字号

#以下是第二个子图，与第一个类似
fig.add_subplot(1,2,2)
error_df=(df - df.iloc[0]).abs().round(2) #计算error(保留两位小数）
ax2=sns.heatmap(data=error_df,
                cmap=plt.get_cmap('Greens'),
                annot=True,
                fmt=".3f",
                annot_kws={'size':4,'weight':'normal', 'color':'black'},
            )
ax2.invert_yaxis()  #将y轴顺序颠倒
ax2.set_xticklabels(ax2.get_xticklabels(), rotation=0)  #旋转x轴坐标数据的方向
ax2.set_yticklabels(ax2.get_yticklabels(), rotation=0)  #旋转x轴坐标数据的方向
ax2.tick_params(labelsize=4) # 设置坐标轴数字的字号
ax2.set_xlabel('contrast',fontsize=5) 
ax2.set_ylabel('time/s',fontsize=5 )# 设置y轴标签的字体大小和字体颜色
cbar2 = ax2.collections[0].colorbar #获取图例
cbar2.ax.tick_params(labelsize=3) #设置图例的字号
#大标题 ha:位置
plt.suptitle('time_contrast_{}'.format(mode), ha = 'left',fontsize = 8, weight = 'extra bold')
#保存图片，第一个是指存储路径，第二个是图片名字
plt.savefig(os.path.join(dir+'/heatmap', 'time_contrast_{}'.format(mode)))
plt.close()

效果图