在 seaborn 热图中自动调整字体大小答案

【问题标题】：Auto adjust font size in seaborn heatmap在 seaborn 热图中自动调整字体大小
【发布时间】：2015-10-13 13:43:44
【问题描述】：

使用 seaborn 热图时，有没有办法自动调整字体大小以使其完全适合正方形？例如在：

sns.heatmap(corrmat, vmin=corrmat.values.min(), vmax=1, square=True, cmap="YlGnBu", 
        linewidths=0.1, annot=True, annot_kws={"size":8})

这里的大小在“annot_kws”中设置。

【问题讨论】：

没有；它依赖于太多的事情来可靠地预测。
感谢annot_kws={"size": 8}！正是我想要的:)。

标签： python matplotlib seaborn

【解决方案1】：

你也可以这样做：

sns.heatmap(corrmat, vmin=corrmat.values.min(), vmax=1, square=True, cmap="YlGnBu", linewidths=0.1, annot=True, annot_kws={"fontsize":8})

【讨论】：

【解决方案2】：

如果你想要一些自动化的东西，这还不错：

annot_kws={"size": 35 / np.sqrt(len(corrmat))},

【讨论】：

【解决方案3】：

调整seaborn heatmap的字体大小，有不同的方法

import seaborn as sns # for data visualization
flight = sns.load_dataset('flights') # load flights datset from GitHub seaborn repository

# reshape flights dataeset in proper format to create seaborn heatmap
flights_df = flight.pivot('month', 'year', 'passengers') 

sns.heatmap(flights_df) # create seaborn heatmap

sns.set(font_scale=2) # font size 2

输出 >>>

sns.set(font_scale=2) # font size 2 为所有 seaborn 图形标签设置大小如果您愿意，可以采用另一种方法

import seaborn as sns # for data visualization
import matplotlib.pyplot as plt # for data visualization

flight = sns.load_dataset('flights') # load flights datset from GitHub seaborn repository

# reshape flights dataeset in proper format to create seaborn heatmap
flights_df = flight.pivot('month', 'year', 'passengers') 

sns.heatmap(flights_df) # create seaborn heatmap


plt.title('Heatmap of Flighr Dataset', fontsize = 20) # title with fontsize 20
plt.xlabel('Years', fontsize = 15) # x-axis label with fontsize 15
plt.ylabel('Monthes', fontsize = 15) # y-axis label with fontsize 15

plt.show()

输出 >>>

【讨论】：

【解决方案4】：

虽然它会扭曲热图，但此示例说明了如何使用 .set(...) 上下文缩放字体

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.set(font_scale=3)

# Load the example flights dataset and conver to long-form
flights_long = sns.load_dataset("flights")
flights = flights_long.pivot("month", "year", "passengers")

# Draw a heatmap with the numeric values in each cell
f, ax = plt.subplots(figsize=(9, 6))
sns.heatmap(flights, annot=True, fmt="d", linewidths=.5, ax=ax)
f.savefig("output.png")

【讨论】：