Matplotlib热图非常小

我已经创建了一个热图，它将显示随机数数据集中所有列之间的相关性。热图创建得很好，但热图非常小，主要是在垂直方向。我在这篇帖子上贴了一张热图。数据集是来自csv文件的数据帧。代码如下所示：

def colCorrelation():
    xData = []
    yData = []

    fig, ax = plt.subplots(figsize=(5,5)) 
    # calculates the correlation between all columns and all other columns
    for i in range(0,100):
        for e in range(0,100):
            dataFlow = dict(zip([(i,e+1)], 
               [np.corrcoef(dfT[i],dfT[e+1])[0,1]]))
            if list(dataFlow.values())[0] < .9:
                xData.append(list(dataFlow.keys())[0][0])
                yData.append(list(dataFlow.values())[0])

    ## tuple of the two columns being correlated and their correlation
    ## in the dictionary as key value pairs data structure.
    ## Ex: {(19, 17): -0.015262993060948592}

    ## Plot heatmap
    heatmap, xedges, yedges = np.histogram2d(xData,yData,bins=(50))
    extent = [xedges[0], xedges[-1], yedges[0], yedges[-1]]

    plt.clf()
    plt.title('Random Data heatmap')
    plt.ylabel('y')
    plt.xlabel('x')
    plt.imshow(heatmap,extent=extent)
    plt.show()

colCorrelation()

def colCorrelation（）：
扩展数据=[]
yData=[]
图，ax=plt.子批次（图尺寸=（5,5））
#计算所有列与所有其他列之间的相关性
对于范围（0100）内的i：
对于范围（0100）内的e：
数据流=dict（zip（[（i，e+1）]，
[np.corrcoef（dfT[i]，dfT[e+1]）[0,1]]
如果列表（dataFlow.values（））[0]<.9：
扩展数据.append（列表（dataFlow.keys（））[0][0]）
追加（列表（dataFlow.values（））[0]）
##被关联的两列的元组及其相关性
##在字典中作为键值对的数据结构。
##例：{（19，17）：-0.015262993060948592}
##绘制热图
热图，xedges，yedges=np.histogram2d（扩展数据，yData，bins=（50））
范围=[xedges[0]，xedges[-1]，yedges[0]，yedges[-1]]
plt.clf（）
plt.title（‘随机数据热图’）
plt.ylabel（'y'）
plt.xlabel（'x'）
plt.imshow（热图，范围=范围）
plt.show（）
colCorrelation（）

---

从

plt.imshow

中删除

extent

参数，因为它正在根据数据缩小绘图。

什么是

dfT

？此外，您还应该使用

ax.imshow

和

plt.subplot（…）

dfT是熊猫数据帧数据集的转置版本。打印

extent

时得到什么？打印extent时得到：[0.0,99.0，-0.7386211532854697,0.6795987850705433]从

imshow

中删除

范围

，因为它正在根据数据缩小绘图。