python seaborn.heatmap参数介绍
seaborn.heatmap(data, vmin=None, vmax=None, cmap=None, center=None, robust=False, annot=None, fmt=’.2g’, annotkws=None, linewidths=0, linecolor=‘white’, cbar=True, cbarkws=None, cbar_ax=None, square=False, ax=None, xticklabels=True, yticklabels=True, mask=None, **kwargs)
vmin,vmax：用于指定图例中最小值与最大值的显示值
cmap：指定一个colormap对象，用于热力图的填充色
center：指定颜色中心值，通过该参数可以调整热力图的颜色深浅
annot：指定一个bool类型的值或与data参数形状一样的数组，如果为True，就在热力图的每个单元上显示数值
fmt：指定单元格中数据的显示格式
annot_kws：有关单元格中数值标签的其他属性描述，如颜色、大小等
linewidths ：指定每个单元格的边框宽度
linecolor：指定每个单元格的边框颜色
cbar：bool类型参数，是否用颜色条作为图例，默认为True
square：bool类型参数，是否使热力图的每个单元格为正方形，默认为False
cbar_kws：有关颜色条的其他属性描述
xticklabels,yticklabels：指定热力图x轴和y轴的刻度标签，如果为True，则分别以数据框的变量名和行名称作为刻度标签
mask：用于突出显示某些数据
ax：用于指定子图的位置
data：矩阵数据集，可以使numpy的数组（array），如果是pandas的dataframe，则df的index/column信息会分别对应到heatmap的columns和rows
vmax,vmin, 图例中最大值和最小值的显示值，没有该参数时默认不显示
linewidths,热力图矩阵之间的间隔大小
cmap：matplotlib的colormap名称或颜色对象；如果没有提供，默认为cubehelix map (数据集为连续数据集时) 或 RdBu_r (数据集为离散数据集时)
cmap参考的有：
cmap颜色设置
center:将数据设置为图例中的均值数据，即图例中心的数据值；通过设置center值，可以调整生成的图像颜色的整体深浅；设置center数据时，如果有数据溢出，则手动设置的vmax、vmin会自动改变
xticklabels: 如果是True，则绘制dataframe的列名。如果是False，则不绘制列名。如果是列表，则绘制列表中的内容作为xticklabels。 如果是整数n，则绘制列名，但每个n绘制一个label。 默认为True。
yticklabels: 如果是True，则绘制dataframe的行名。如果是False，则不绘制行名。如果是列表，则绘制列表中的内容作为yticklabels。 如果是整数n，则绘制列名，但每个n绘制一个label。 默认为True。默认为True。
annotate的缩写，annot默认为False，当annot为True时，在heatmap中每个方格写入数据（PS：也会显示数字）
annot_kws，当annot为True时，可设置各个参数，包括大小，颜色，加粗，斜体字等
sns.heatmap(x, annot=True, ax=ax1)
sns.heatmap(x, annot=True, ax=ax2, annot_kws={
'size':9,'weight':'bold', 'color':'blue'})
fmt，格式设置，决定annot注释的数字格式，小数点后几位等
sns.heatmap(x, annot=True, ax=ax1)
sns.heatmap(x, annot=True, fmt='.1f', ax=ax2)
mask，遮罩
参考链接：https://blog.csdn.net/m0_38103546/article/details/79935671
参考链接：https://www.pythonheidong.com/blog/article/134407/