使用plt绘制热力图怎么全部显示标签

Question

这是我生成的热力图
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

读取 CSV 文件

df = pd.read_csv("G:/bc_data.csv")
df['diagnosis'] = df['diagnosis'].map({'M': 1, 'B': 0})
df.drop(columns=['id'], inplace=True)

计算相关矩阵

corr_matrix = df.corr()

创建一个热力图

plt.figure(figsize=(100, 100)) # 设置图像大小

使用 matshow 绘制相关矩阵的热力图

cax = plt.matshow(corr_matrix, cmap='coolwarm') # 选择颜色地图，coolwarm 是一种渐变色

添加颜色条

plt.colorbar(cax)

设置坐标轴标签

plt.xticks(np.arange(len(corr_matrix.columns)), corr_matrix.columns, rotation=90, fontsize=10, ha='center', position=(0.1, -0.1))
plt.yticks(np.arange(len(corr_matrix.columns)), corr_matrix.columns, fontsize=10)

设置标签位置

调整图形的下方位置，以便有更多空间显示标签

添加标题

plt.subplots_adjust(bottom=0.35, top=0.9, left=0.1, right=0.9)
plt.title('Heat map of the characteristics of cancer', fontsize=15)

显示图像

plt.tight_layout()
plt.show()这是我的代码，怎么让标签不和图像重合

Answer 1

阿里嘎多学长整理AIGC生成，因移动端显示问题导致当前答案未能完全显示，请使用PC端查看更加详细的解答过程

使用plt绘制热力图怎么全部显示标签

你使用 matplotlib 库绘制热力图，但是热力图的标签可能会被截断。为了显示所有标签，你可以使用 set_xticklabels 和 set_yticklabels 方法来设置 x 轴和 y 轴的标签。

以下是一个简单的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成热力图数据
data = np.random.rand(10, 10)

# 绘制热力图
plt.imshow(data, cmap='hot', interpolation='nearest')

# 设置 x 轴和 y 轴的标签
plt.xticks(range(len(data[0])), [f'Label {i}' for i in range(len(data[0]))])
plt.yticks(range(len(data)), [f'Label {i}' for i in range(len(data))])

# 显示图例
plt.colorbar()

# 显示图表
plt.show()

在上面的代码中，我们使用 xticks 和 yticks 方法设置 x 轴和 y 轴的标签，然后使用 colorbar 方法显示图例。这样，你可以看到所有的标签。

如果你的数据非常大，可能需要使用 set_xticklabels 和 set_yticklabels 方法来设置标签的旋转角度，以免标签被截断。例如：

plt.xticks(range(len(data[0])), [f'Label {i}' for i in range(len(data[0]))], rotation=45)
plt.yticks(range(len(data)), [f'Label {i}' for i in range(len(data))], rotation=45)

这将使标签旋转 45 度，以便显示更多的标签。