如何在Python中增加 seaborn 热图的注释大小？

先决条件：Seaborn

Seaborn 是一个基于 matplotlib 的Python库，用于数据可视化。它提供了一种以统计图形格式呈现数据的媒介，作为传递某些信息的信息丰富且有吸引力的媒介。热图是 seaborn 支持的组件之一，其中使用调色板描绘相关数据的变化。

注释是出现在热图单元格上的文本，代表该单元格所代表的内容。注释遵循默认字体大小，但可以使用 heatmap()函数的 annot_kws 参数进行更改， annot_kws 是字典类型参数，它接受名为 size 的键的值。设置为该键的值定义了注释的大小，但必须满足某些条件才能增加注释的大小：

• heatmap()函数的 annot 参数必须设置为 True。
• annot_kws 参数必须设置为所需的大小。

Syntax: seaborn.heatmap(data, *, vmin=None, vmax=None, cmap=None, center=None, annot_kws=None, linewidths=0, linecolor=’white’, cbar=True, **kwargs)

Important Parameters:

• data: 2D dataset that can be coerced into an ndarray.
• vmin, vmax: Values to anchor the colormap, otherwise they are inferred from the data and other keyword arguments.
• cmap: The mapping from data values to color space.
• center: The value at which to center the colormap when plotting divergent data.
• annot: If True, write the data value in each cell.
• fmt: String formatting code to use when adding annotations.
• linewidths: Width of the lines that will divide each cell.
• linecolor: Color of the lines that will divide each cell.
• cbar: Whether to draw a colorbar.

All the parameters except data are optional.

Returns: An object of type matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot 

方法

• 导入模块
• 创建或加载数据
• 在 annot 设置为 True 的情况下调用 heatmap()函数。
• 将大小设置为 annot_kws 参数。
• 显示图

下面给出了使用这种方法的实现：

使用的数据集– 畅销书

示例 1：

Python3

# Importing Required Libraries
import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sb
import matplotlib.pyplot as mtb
 
data = pd.read_csv("bestsellers.csv")
 
sb.heatmap(data.corr(), annot=True, annot_kws={'size': 15})
 
mtb.show()

输出：

对于设置大小，在设置大小值时必须小心。提供非常大的数字会导致注释放大太多，使它们难以阅读、理解，甚至可能相互摔倒，使热图不可读。

其实现如下所示：

示例 2：

蟒蛇3

# Importing Required Libraries
import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sb
import matplotlib.pyplot as mtb
 
data = pd.read_csv("bestsellers.csv")
 
sb.heatmap(data.corr(), annot=True, annot_kws={'size': 25})
 
mtb.show()

输出：