我一直试图通过几种不同的方法来调整热图的刻度设置，但均未成功。唯一实际更改绘图设置的方法是plt.xticks(np.arange(217, 8850, 85))，但即使为此方法使用几个不同的间隔，数据也会大大向右偏斜。
当刻度标签没有聚在一起(例如，使用plt.xticks(np.arange(217, 8850, 500)))时，轴末端的最后一个刻度不在靠近8850 max的位置，我需要显示所有数据。
我正在尝试同时在x和y上调整这些刻度设置，以查看整个范围的数据(Xmax:8848 Xmin:7200，Ymax:8848 Ymin:217)，其间隔允许刻度标签可读。
热图的图像:
第一张图片是plt.xticks(np.arange(217, 8850, 500)):
第二个图像是plt.xticks(np.arange(217, 8850, 85)):
第三是原始热图:
color = 'seismic'
success_rate = (m['Ascents'] / ((m['Ascents']) + (m['Failed_Attempts'])))*100
success_rate.fillna(0).astype(float)
mm['success_rate'] = success_rate
mm['success_rate'].round(2)
vm = mm.pivot("Height(m)", "Prominence(m)", "success_rate")
cPreference = sns.heatmap(vm, vmax = 100, cmap = color, cbar_kws= {'label': 'Success Rate of Climbs (%)'})
cPreference = cPreference.invert_yaxis()
"""Methods I've Tried"""
plt.xticks(np.arange(217, 8850, 1000)) """<< Only line that actually makes visible changes but data is skewed greatly"""
cPreference.xaxis.set_ticks(np.arange(mm["Height(m)"].min(), mm["Height(m)"].max(), (mm["Height(m)"].max() - \
mm["Height(m)"].min()) / 10))
cPreference.yaxis.set_ticks(np.arange(mm["Prominence(m)"].min(), mm["Prominence(m)"].max(), (mm["Prominence(m)"].max() \
- mm["Prominence(m)"].min()) / 10))
sns.set_style("ticks", {"xtick.major.size" : 8, "ytick.major.size" : 8})
plt.title("What is a good Mountain to Climb?")
sns.plt.show()
最佳答案
cPreference = sns.heatmap(vm, vmax = 100, cmap = color, >>> xticklabels = 10, yticklabels = 5 <<<, cbar_kws={'label': 'Success Rate of Climbs (%)'})
通过将xticklabels或yticklabels设置为整数，它仍将绘制同一列，但仅显示该列中的第n个项目。