本文介绍了如何仅注释海运热图的对角元素的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着跟版网的小编来一起学习吧！
问题描述
我正在使用Seborn Hotmap绘制一个大型念力矩阵的输出。由于对角线元素表示正确的预测，因此它们对于显示数字/正确率更为重要。如问题所示，如何仅注释热图中的对角条目？
我查阅了这个网站https://seaborn.pydata.org/examples/many_pairwise_correlations.html，但它对如何只注释对角线条目没有帮助。希望有人能帮上忙。提前感谢您！
推荐答案
这是否有助于您了解您的想法？您给出的URL示例没有对角线，我在主对角线下面注释了对角线。要注释您的念力矩阵对角线，您可以通过将np.diag(..., -1)中的-1值更改为0来适应我的代码。
请注意我在sns.heatmap(...)中添加的附加参数fmt=''，因为我的annot矩阵元素是字符串。
代码
from string import ascii_letters
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
sns.set(style="white")
# Generate a large random dataset
rs = np.random.RandomState(33)
y = rs.normal(size=(100, 26))
d = pd.DataFrame(data=y, columns=list(ascii_letters[26:]))
# Compute the correlation matrix
corr = d.corr()
# Generate a mask for the upper triangle
mask = np.zeros_like(corr, dtype='bool')
mask[np.triu_indices_from(mask)] = True
# Set up the matplotlib figure
f, ax = plt.subplots(figsize=(11, 9))
# Generate a custom diverging colormap
cmap = sns.diverging_palette(220, 10, as_cmap=True)
# Generate the annotation
annot = np.diag(np.diag(corr.values,-1),-1)
annot = np.round(annot,2)
annot = annot.astype('str')
annot[annot=='0.0']=''
# Draw the heatmap with the mask and correct aspect ratio
sns.heatmap(corr, mask=mask, cmap=cmap, vmax=.3, center=0,
square=True, linewidths=.5, cbar_kws={"shrink": .5}, annot=annot, fmt='')
plt.show()
输出
这篇关于如何仅注释海运热图的对角元素的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持跟版网！
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