設定 Seaborn 熱圖的大小
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使用
seaborn.set()函式設定 seaborn 熱圖大小 -
使用
matplotlib.pyplot.figure()函式設定 seaborn 熱圖大小 -
使用
matplotlib.pyplot.gcf()函式設定 seaborn 圖的大小
熱圖用於生成矩陣的圖形表示。它在圖形上繪製一個矩陣，併為不同的值使用不同的顏色深淺。
我們可以使用 seaborn.heatmap() 函式在 seaborn 模組中建立熱圖。
在表示大型矩陣時，圖的預設大小可能無法清楚地表示資料。
在本教程中，我們將解決這個問題並學習如何改變 seaborn 熱圖的大小。
由於 heatmap() 返回一個 matplotlib-axes 物件，我們也可以使用該庫中的函式。
使用 seaborn.set() 函式設定 seaborn 熱圖大小
set() 函式定義了 seaborn 繪圖的配置和主題。我們可以在 rc 引數中提及繪圖的大小。
例如，
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
df = pd.DataFrame(
{
"Day 1": [7, 1, 5, 6, 3, 10, 5, 8],
"Day 2": [1, 2, 8, 4, 3, 9, 5, 2],
"Day 3": [4, 6, 5, 8, 6, 1, 2, 3],
"Day 4": [5, 8, 9, 5, 1, 7, 8, 9],
}
)
sns.set(rc={"figure.figsize": (15, 8)})
sns.heatmap(df.corr())
請注意，rc 引數的值被指定為字典。最終的高度和寬度作為元組傳遞。
使用 matplotlib.pyplot.figure() 函式設定 seaborn 熱圖大小
figure() 函式用於在 Python 中啟動或自定義當前圖形。此圖中繪製了熱圖。可以使用函式中的 figsize 引數更改大小。
例如，
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
df = pd.DataFrame(
{
"Day 1": [7, 1, 5, 6, 3, 10, 5, 8],
"Day 2": [1, 2, 8, 4, 3, 9, 5, 2],
"Day 3": [4, 6, 5, 8, 6, 1, 2, 3],
"Day 4": [5, 8, 9, 5, 1, 7, 8, 9],
}
)
plt.figure(figsize=(15, 8))
sns.heatmap(df.corr())
請注意，該函式在 heatmap() 函式之前使用。
使用 matplotlib.pyplot.gcf() 函式設定 seaborn 圖的大小
gcf() 函式返回圖形的檢視例項物件。可以使用 set_size_inches() 方法更改此物件的大小。通過這種方式，我們可以在這個物件上設定熱圖圖的大小。
例如，
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
df = pd.DataFrame(
{
"Day 1": [7, 1, 5, 6, 3, 10, 5, 8],
"Day 2": [1, 2, 8, 4, 3, 9, 5, 2],
"Day 3": [4, 6, 5, 8, 6, 1, 2, 3],
"Day 4": [5, 8, 9, 5, 1, 7, 8, 9],
}
)
sns.heatmap(df.corr())
plt.gcf().set_size_inches(15, 8)
請注意，此方法在 heatmap() 函式之後使用。
另外需要注意的是，在上述所有方法中，熱圖中註釋的大小並沒有受到太大影響。
為了增加註釋的大小，我們需要在 heatmap() 函式中將 annot 引數設定為 True。然後我們可以在 annot_kws 引數中將字型大小指定為鍵值對，如 annot_kws = {'size':15}。
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