सीबॉर्न हीटमैप को बड़ा करें

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मैं corr()एक मूल df से df बनाता हूं । corr()Df बाहर 70 एक्स 70 में आया और यह हीटमैप कल्पना करने के लिए असंभव है ... sns.heatmap(df)। अगर मैं प्रदर्शित करने की कोशिश करता हूं corr = df.corr(), तो तालिका स्क्रीन पर फिट नहीं होती है और मैं सभी सहसंबंधों को देख सकता हूं। क्या यह पूरी तरह से dfअपने आकार की परवाह किए बिना प्रिंट करने या हीटमैप के आकार को नियंत्रित करने का एक तरीका है ?

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— गिल्बर्ट
स्रोत

मैं थोड़ा भ्रमित हूं, क्या आप df.corr()हीटमैप के आकार को प्रिंट या बदलना चाहते हैं ?

— 1

@ गिल्बर्ट आप हीटमैप की मास्किंग ऐसे कर सकते हैं कि या तो ऊपरी आधा या निचला आधा ही प्रदर्शित हो

— EnterML

आदर्श रूप से, मैं हीटमैप आकार को बढ़ाना चाहता हूं।

— गिलबर्ट

20

मुझे पता चला कि निम्नलिखित कोड के साथ अपने प्लॉट का आकार कैसे बढ़ाया जाए ...

plt.subplots(figsize=(20,15))
sns.heatmap(corr)

— गिल्बर्ट
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उत्तर की जाँच स्वयं करें कृपया :-)

— Icyblade

3

यह भी काम करेगा।

plt.figure(figsize=(20,15))
ax=subplot(111)
sns.heatmap(corr,ax=ax)

— rraadd88
स्रोत

0

plt.figure(figsize=(20,15))

plt हमेशा परिभाषित नहीं किया जाता है, मैं बिना समुद्र के उपयोग कर सकता हूं plt ।

उपरोक्त पंक्ति का उपयोग करने के लिए आपको भी पीटीटी आयात करना होगा:

from matplotlib import plt

— मार्को अमतो
स्रोत

import matplotlib.pyplot as plt

— ग्रोफ्ट

0

मूल विचार यह है कि आपके प्लॉटिंग टूल में डिफ़ॉल्ट आकृति का आकार बढ़ाया जाए। आपको matplotlib को आयात करने की आवश्यकता है और या तो डिफ़ॉल्ट फिगर साइज़ सेट करना है या एक बड़े वाले को केवल मौजूदा फिगर साइज़। इसके अलावा, मेटबॉटलिब के ऊपर सीबॉर्न बनाया गया है। सीबॉर्न लाइब्रेरी का सबसे अच्छा उपयोग करने के लिए आपको matplitlib को स्थापित और आयात करना होगा।

— विवेक खेतान
स्रोत

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यह भी काम करेगा और पैमाने को मानकीकृत करने की अनुमति देता है। चित्रा आकार को साजिश रचने के बाद भी समायोजित किया जा सकता है।

fig = plt.gcf()  # or by other means, like plt.subplots
figsize = fig.get_size_inches()
fig.set_size_inches(figsize * 1.5)  # scale current size by 1.5

fig.set_size_inches

fig.get_size_inches

— craymichael
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