ここに私の質問があります:
sns.clustermap()を使用して7つの変数の係数をプロットします
ここの図:
http://i4.tietuku.com/ab10ee8d1983361f.png
label='big
==>効果なしhttp://i11.tietuku.com/5068224d5bbc7c00.png
私のコード:
ds = pd.read_csv("xxxx.csv")
corr = ds.corr().mul(100).astype(int)
cmap = sns.diverging_palette(h_neg=210, h_pos=350, s=90, l=30, as_cmap=True)
sns.clustermap(data=corr_s, annot=True, fmt='d',cmap = "Blues",annot_kws={"size": 16},)
データをプロットする前にsns.set(font_scale=1.4)
を呼び出すことを検討してください。これにより、凡例と軸上のすべてのフォントが拡大縮小されます。
これに、
もちろん、適切な設定であると感じるものに合わせてスケーリングを調整します。
コード:
sns.set(font_scale=1.4)
cmap = sns.diverging_palette(h_neg=210, h_pos=350, s=90, l=30, as_cmap=True)
sns.clustermap(data=corr, annot=True, fmt='d', cmap="Blues", annot_kws={"size": 16})
または、単にset_xticklabelsを使用します。
g = sns.clustermap(data=corr_s, annot=True, fmt='d',cmap = "Blues")
g.ax_heatmap.set_xticklabels(g.ax_heatmap.get_xmajorticklabels(), fontsize = 16)