如何在python（Matplotlib）中调整图形的大小
PSN
我有一个包含 200 多个特征的数据集。我想使用 sns 和 matplotlib 可视化 Pearson 相关性的热图。我创建的图形看起来很小并且显示不正确（见下图）
1）我的问题是如何调整图表？2) 这是可视化具有 200 多个特征的数据集的正确方法吗？
这是我的代码：
#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8
# In[105]:
import os
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# In[106]:
# Load data from path
D_rt_none = pd.read_pickle("data/170408-2141-rt-none.pkl")
D_rt_nginx = pd.read_pickle("data/170408-2154-rt-nginxlb.pkl")
D_rt_socat = pd.read_pickle("data/170408-2206-rt-socat.pkl")
D_rt_redir = pd.read_pickle("data/170408-2232-rt-squid.pkl")
D_rt_nginx_socat_redir = pd.read_pickle("data/170409-0718-rt-nginxlb-socat-squid.pkl")
D_rt_socat_redir_nginx = pd.read_pickle("data/170409-1606-rt-socat-squid-nginxlb.pkl")
D_rt_redir_nginx_socat = pd.read_pickle("data/170410-0054-rt-squid-nginxlb-socat.pkl")
# In[107]:
def main():
print("NFV Data Visualization")
print(D_rt_nginx.head())
print("Info")
print(D_rt_nginx.info())
print("Describe")
print(D_rt_nginx.describe())
corr = D_rt_nginx.corr()
plt.figure(figsize=(50,50))
ax = sns.heatmap(
corr,
vmin=-1, vmax=1, center=0,
cmap=sns.diverging_palette(20, 220, n=200),
square=True
)
ax.set_xticklabels(
ax.get_xticklabels(),
rotation=45,
horizontalalignment='right'
);
plt.show()
# In[110]:
# In[109]:
main()
输出
PSN
就像评论中建议的@gmds 一样，我不得不将它们分开分组并生成图表。
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