1. 参数详解
seaborn.heatmap
seaborn.heatmap(data, vmin=None, vmax=None, cmap=None, center=None, robust=False, annot=None, fmt=‘.2g’, annotkws=None, linewidths=0, linecolor=‘white’, cbar=True, cbarkws=None, cbar_ax=None, square=False, ax=None, xticklabels=True, yticklabels=True, mask=None, **kwargs)
data：矩阵数据集，可以使numpy的数组（array），如果是pandas的dataframe，则df的index/column信息会分别对应到heatmap的columns和rows
vmax,vmin, 图例中最大值和最小值的显示值，没有该参数时默认不显示
linewidths,热力图矩阵之间的间隔大小
cmap，热力图颜色
ax，绘制图的坐标轴，否则使用当前活动的坐标轴
annot，annotate的缩写，annot默认为False，当annot为True时，在heatmap中每个方格写入数据。
annot_kws，当annot为True时，可设置各个参数，包括大小，颜色，加粗，斜体字等：
sns.heatmap(x, annot=True, ax=ax2, annot_kws={‘size’:9,‘weight’:‘bold’, ‘color’:‘blue’})
fmt，格式设置，决定annot注释的数字格式，小数点后几位等；
cbar: 是否画一个颜色条
cbar_kws: 颜色条的参数，关键字同 fig.colorbar，可以参考：matplotlib自定义colorbar颜色条-以及matplotlib中的内置色条。
mask，遮罩
使用时有两个小技巧：
1）先用sns.set(font_scale)修改字体比例，代码如下所示：
sns.set(font_scale=1.5)
2）再用plt.rc对全图字体进行统一修改:
plt.rc('font',family='Times New Roman',size=12)
3. 举个实例
import seaborn as sns f, ax = plt.subplots(nrows=1, ncols=1, figsize=(12, 8))df = Gao_datashifted_cols = df.columnscorrmat = df[shifted_cols].corr()heatmap = sns.heatmap(corrmat,annot = True,vmax = 1,square = True)ax.set_title('高钾玻璃化学成分相关性', fontsize=16)plt.tight_layout()plt.show()
