原始

首先准备一个文件，我用的是csv文件
我们先看一下最原始的效果：

代码为：

student = pd.read_csv('./input/small_data.csv')
plt.figure(figsize=(25, 10))
sns.heatmap(student.corr(), annot=True, cmap='YlGnBu')
plt.savefig('relevance.png')
plt.show()

可以看到每个字都很小，那么接下来开始我们的调整

图内

调整图内，我们只需要在heatmap的属性中添加一个这个属性：

annot_kws={"fontsize":20}

调整后的代码如下：

student = pd.read_csv('./input/small_data.csv')
plt.figure(figsize=(25, 10))
sns.heatmap(student.corr(), annot=True, cmap='YlGnBu', annot_kws={"fontsize":20})
plt.savefig('relevance.png')
plt.show()

效果如下：

可以看到，我们图内的字体已经变大了。

坐标轴

基于我们刚才的结果，坐标轴的信息只需要添加这两行代码，分别调整x轴和y轴：

plt.xticks(fontsize=20)
plt.yticks(fontsize=20)

调整后的代码如下：

student = pd.read_csv('./input/small_data.csv')
plt.figure(figsize=(25, 10))
sns.heatmap(student.corr(), annot=True, cmap='YlGnBu', annot_kws={"fontsize":20})
plt.xticks(fontsize=20)
plt.yticks(fontsize=20)
plt.savefig('relevance.png')
plt.show()

效果如下：

坐标轴的字体也变大了

color bar

最后我们来调整color bar的大小
首先我们要获取图像的句柄ax：

ax = sns.heatmap(student.corr(), annot=True, cmap='YlGnBu', annot_kws={"fontsize":20})

然后调整color bar

cbar = ax.collections[0].colorbar
cbar.ax.tick_params(labelsize=20)

调整后的代码如下：

student = pd.read_csv('./input/small_data.csv')
plt.figure(figsize=(25, 10))
ax = sns.heatmap(student.corr(), annot=True, cmap='YlGnBu', annot_kws={"fontsize":20})
cbar = ax.collections[0].colorbar
cbar.ax.tick_params(labelsize=20)
plt.xticks(fontsize=20)
plt.yticks(fontsize=20)
plt.savefig('relevance.png')

效果如下：

至此，我们完成热力图的图像调整