シーボーンを使用して高分解能ヒートマップを生成する方法は？

相関のために機能が多すぎる（〜100）ため、解像度が低くなります。どのように解決策を改善できますか？シーボーンを使用して高分解能ヒートマップを生成する方法は？

sns.heatmap(Feature_corr, cbar = True, square = True, annot=False,annot_kws={'size': 15}, cmap= 'coolwarm')

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2017-04-11 user815408

私は質問はここにあるのかわからないんだけど。あなたが持っている機能の数は関係ありません。ヒートマップの広場は多くのピクセルで構成されており、実際の問題はありません。あなたを悩ましていることを説明してください！あなたのデータは、より大きなブロックを説明し、もちろんキャプションがあまりにも多くのものとして壊れていることを説明する、面白い/非均一の種類のようです。それ以外は何も私を悪く見えません。たぶんあなたは圧縮に関する画像のmatplotlibs出力について質問していますか？ヒートマップは必ずしも補間されるわけではありません（私はあなたがそれを知っていることを願っています;確かに） – sascha

heatmap前matplotlib.pyplotからコールfigureとfigsizeで画像サイズを設定し、すなわち：

from matplotlib import pyplot 
pyplot.figure(figsize=(15, 15)) # width and height in inches 
sns.heatmap(Feature_corr, cbar = True, square = True, annot=False,annot_kws={'size': 15}, cmap= 'coolwarm')

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2017-04-11 03:08:04

シーボーンを使用して高分解能ヒートマップを生成する方法は？

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