这是cbar的默认行为,某种程度上是一个错误。
关闭cbar:
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8,5))
sns.heatmap(np.ones((4, 4)), ax=ax, cmap='Blues', linewidths=1, linecolor='black', cbar=False, vmin=0, vmax=2)
打开cbar
:
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8,5))
sns.heatmap(np.ones((4,4)), ax=ax, cmap='Blues', linewidths=1, linecolor='black', cbar=True, vmin=0, vmax=2)
为了让两个图形具有相同的大小,您可以使用:
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8,5))
sns.heatmap(np.ones((4,4)), ax=ax, linewidths=1, linecolor='black', cmap="Blues",)
cbar = ax.collections[0].colorbar
cbar.remove()
plt.show()
和...
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8,5))
sns.heatmap(np.ones((4,4)), ax=ax, linewidths=1, linecolor='black', cmap="Blues",)
cbar = ax.collections[0].colorbar
#cbar.remove()
plt.show()
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),则在确定值到颜色的归一化时存在一个自由参数。使用vmin
/vmax
参数(或norm
参数)来固定归一化。 - ImportanceOfBeingErnest