如何创建一个在瓷砖周围带有边框的 seaborn.heatmap()？

seaborn是一个流行的Python数据可视化库，它提供了多个数据可视化类型，其中之一是heatmap。heatmap用于可视化矩阵数据，并依据颜色来呈现数值的大小。当需要在可视化结果中添加边框时，heatmap提供了两种方法：通过绘制注释空间或通过自定义Seaborn样式。

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方法1：通过绘制注释空间来添加边框

这种方法是利用heatmap的注释空间来实现的。注释空间由heatmap图表周围的空间组成，我们可以通过添加我们自己的注释来完全控制这部分区域。

首先，我们需要使用seaborn加载数据并创建一个heatmap。在这个示例中，我们将使用seaborn自带的flights数据集，并为其创建一个heatmap。

import seaborn as sns

flights = sns.load_dataset("flights")
flights = flights.pivot("month", "year", "passengers")

# 创建一个heatmap
sns.heatmap(flights, annot=True, fmt="d")

现在我们可以添加边框。要添加边框，我们需要使用matplotlib的pyplot模块。我们首先创建一个“空白”的图表并绘制边框，然后将heatmap绘制在顶部。

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个新的figure
fig, ax = plt.subplots()

# 添加边框
rect = plt.Rectangle((0,0),1,1,linewidth=2,edgecolor='w',facecolor='none')
ax.add_patch(rect)

# 绘制heatmap
sns.heatmap(flights, annot=True, fmt="d", ax=ax, cmap='coolwarm')

# 隐藏坐标轴标签
plt.xticks([])
plt.yticks([])

plt.show()

我们使用add_patch()方法向图表中添加了一个矩形，并将heatmap绘制在该矩形上方。您可以自定义矩形的形状和颜色。

方法2：通过自定义样式来添加边框

另一种方法是使用Seaborn样式优化heatmap，并添加边框。这种方法相对简单，通过修改Seaborn样式的参数来实现，在不影响其他地方的情况下，只会添加边框。

要使用这种方法，首先需要安装seaborn库。可以使用conda或pip安装seaborn。如果已安装seaborn，则您可以通过调用sns.set()来设置默认的Seaborn样式。

import seaborn as sns

sns.set()

默认情况下，Seaborn使用白色网格来绘制图形，但是如果您需要添加边框，则需要更改网格颜色和线宽。为此，您需要使用Seaborn样式的rcParams属性。

# 导入seaborn和matplotlib
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载数据集
flights = sns.load_dataset("flights")
flights = flights.pivot("month", "year", "passengers")

# 设置Seaborn样式
sns.set(style="whitegrid", rc={"grid.linewidth": 2.5})

# 创建heatmap
sns.heatmap(flights, annot=True, fmt="d", cmap='coolwarm')

# 隐藏坐标轴标签
plt.xticks([])
plt.yticks([])

plt.show()

在这个例子中，我们使用了白色网格样式，并让网格线更宽。如果您需要自定义线条的颜色，可以添加“grid.color”属性。例如，要将线条颜色设置为黑色，您可以使用以下代码：rc={“grid.color”:’black’}。