Python 使用seaborn绘制热图时，如何将刻度定位到网格中心？

我用seaborn软件包绘制了热图，我希望勾号位于网格之间的中心。我应该怎么做来改变滴答声

另外，我认为第一个图和第二个图之间的空间太窄，而第二个图和色条之间的空间太宽。如何调整每个轴之间的间距

下面是我的绘图代码，我附加了生成的绘图

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

sns.set(font_scale=1.2)
fig, axs=plt.subplots(ncols=3, figsize=(24, 10), gridspec_kw=dict(width_ratios=[4,4,0.3]))
df1=pd.DataFrame(main_pmatrix)
df2=pd.DataFrame(after_pmatrix)
g1=sns.heatmap(df1, cmap='hot', ax=axs[0], cbar=False, vmin=0.9, vmax=1.8)
g2=sns.heatmap(df2, cmap='hot', ax=axs[1], cbar=False, vmin=0.9, vmax=1.8)
g1.set_xticks(range(21))
g1.set_xticklabels(['1.0','1.1','1.2','1.3','1.4','1.5','1.6','1.7','1.8','1.9','2.0','2.1','2.2','2.3','2.4','2.5','2.6','2.7','2.8','2.9','3.0'])
g2.set_xticks(range(21))
g2.set_xticklabels(['1.0','1.1','1.2','1.3','1.4','1.5','1.6','1.7','1.8','1.9','2.0','2.1','2.2','2.3','2.4','2.5','2.6','2.7','2.8','2.9','3.0'])
g1.set_yticks(range(11))
g1.set_yticklabels(['0.5','0.6','0.7','0.8','0.9','1.0','1.1','1.2','1.3','1.4','1.5'])
g1.set_xlabel("Fractal dimension, $d_f$", fontsize=25, labelpad=10)
g1.set_ylabel("$b-$value", fontsize=25, labelpad=10)
g2.set_yticks(range(11))
g2.set_yticklabels(['0.5','0.6','0.7','0.8','0.9','1.0','1.1','1.2','1.3','1.4','1.5'])
g2.set_xlabel("Fractal dimension, $d_f$", fontsize=25, labelpad=10)
g2.set_ylabel("$b-$value", fontsize=25, labelpad=10)
plt.colorbar(axs[1].collections[0], cax=axs[2])
plt.xlabel("$p$", fontsize=20, labelpad=10)
plt.show()

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您可以使用的

xticklabels=

和

yticklabels=

参数将所需的记号标签设置在正确的位置。这样，就不需要设置图标等。子地块之间的垂直空间可通过调整

还请注意，不需要将矩阵转换为熊猫数据帧，因为seaborn只需将数据帧转换回2D numpy数组

导入seaborn作为sns
将matplotlib.pyplot作为plt导入
将numpy作为np导入
主矩阵=np.随机.均匀（1.2,1.8，（11,21））
在_p矩阵=np.随机.均匀（0.9,1.5，（11,21））
sns.set（字体刻度=1.2）
图（ax1，ax2，ax3）=plt.子批次（ncols=3，figsize=（24,10），gridspec_-kw=dict（宽度比=[4,4,0.3]，wspace=0.2））
xticklabels=[f'{i:.1f}'代表np.arange（1,3.001,0.1）中的i]
yticklabels=[f'{i:.1f}'表示np.arange中的i（0.5,1.501,0.1）]
sns.热图（主矩阵，cmap='hot'，ax=ax1，cbar=False，vmin=0.9，vmax=1.8，
xticklabels=xticklabels，yticklabels=yticklabels）
sns.热图（在矩阵之后，cmap='hot'，ax=ax2，cbar=False，vmin=0.9，vmax=1.8，
xticklabels=xticklabels，yticklabels=yticklabels）
对于ax-in（ax1、ax2）：
ax.set_xlabel（“分形维数，$d_f$”，fontsize=25，labelpad=10）
ax.set_ylabel（$b-$value），fontsize=25，labelpad=10）
ax1.集合标题（'Main p-matrix'，fontsize=28）
ax2.set_title（'在p矩阵之后'，fontsize=28）
plt.colorbar（ax2.collections[0]，cax=ax3）
ax3.setxlabel（$p$），fontsize=20，labelpad=10）
plt.show（）