带显著性标注的相关系数热力图

最近参加华数杯数学建模，国赛前热身，也是我倒数第二次建模比赛（为了留住我的秀发）

为了保证图片的质量，热力图与显著性标注往往不可兼得。要显示热力图，显著性就很难标注。本文中图片质量、热力图、显著性均可兼得。当然，这需要一点点Python基础。

一、结果展示

先来看看效果如何，图片格式任意保存，此处仅作演示。

如果你也想做，那就接着往下看吧。

二、完整代码实现

我就不喜欢把代码分成一块一块的讲，我就喜欢直接让你们复制拿走。其实也没几行代码，没什么好分开说的（真相）。

#注释0：以下是三个需要导入的库，需要提前在环境中安装好
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

#注释1：此处为从Excel读取相关系数矩阵
df = pd.read_excel('绩效.xlsx',      #Excel文件名
                   sheet_name='sp',  #相关系数矩阵我放在名为‘sp’的那一页
                   header=None,      #行索引设置为无
                   index_col=None    #列索引设置为无
                   )

#注释2：创建图片框架
f, ax1 = plt.subplots(figsize=(6,5),nrows=1) #设置图片大小，图的版式

#注释3：此处就是标注显著性了，调节好坐标就行了
for i in [0.75, 1.75, 2.75, 3.75, 4.75]:
    for j in [0.45, 1.45, 2.45, 3.45, 4.45]:
        plt.text(i, j, "**", size = 10, alpha = 2, color = "black")

#注释4：绘制热力图
s = sns.heatmap(df,       #此处为相关系数矩阵
                annot=True, #annot设置为True，使得heatmap中每个方格显示相关系数
                fmt= '.3f',  #设置相关系数保留三位小数
                vmax=1.0,vmin=-1.0,  #设置图例中最大值和最小值的显示值
                cmap='coolwarm',  #此处为matplotlib的colormap名称或颜色对象，该参数颜色1为红，-1为蓝
                xticklabels=['SR','CY','HJ','WJ','SS'],  #将列表中的内容显示在横坐标处
                yticklabels=['SR','CY','HJ','WJ','SS']   #将列表中的内容显示在纵坐标处
                )
ax1.set_xlabel('2020')  #怎么说呢，看图就懂了
ax1.set_ylabel('2015')  #按自己喜欢的方式设置就好了

#注释5：保存图片，格式任选
map = s.get_figure()
map.savefig('.\Perfect.pdf', dpi = 400)

三、补充说明

补充一：
还是给大家看看我的相关系数矩阵是怎么存的吧。

注意3点：文件名、无索引存储、页名。方法不唯一，此处仅做为参考。

补充二：如何安装python第三方库？

我用的环境是Pycharm, 第三方库安装源使用的是豆瓣安装源，只需在终端（Terminal）输入以下命令即可。

pip install -i https://pypi.doubanio.com/simple 库名

补充三：
代码注释已经尽可能详细，高手一看就懂，新手也许有些疑问，小白就不说了。有疑问欢迎在评论区留言交流。

要想鱼与熊掌兼得，并不只有一种方法，比如神奇的P图技术，P图我比较小白，之前也有试过在pdf文件注释显著性标注，但导入Latex时发现显著性标注还是不见了。若将修改后的pdf文件处理成图片，像素还是丢失了。虽然没那么清晰，但也勉强能用。