seaborn 热力图怎么让标注数字只显示两位小数？

最简单方法是用fmt=”.2f”强制保留两位小数；需配合annot=True使用，否则无效；若数据为Object类型或自定义annot数组，fmt将被忽略；显示异常时应检查数据类型并预处理。

直接用 fmt=".2f" 参数

这是最简单也最常用的方法：fmt=".2f" 会强制所有标注数字保留两位小数，不四舍五入到整数、不显示科学计数法，也不受原始数据类型干扰。Seaborn 默认的 fmt 是 ".2g"，它在数值较小时显示小数，较大时自动切为科学计数（比如 0.00123 → 0.00123，但 123456 → 1.2e+05），这往往不是你想要的。

实操建议：

• 只要想统一显示“xx.xx”格式，无条件加 fmt=".2f"
• 配合 annot=True 使用，缺一不可；只设 annot=True 会走默认格式
• 如果数据本身是整数（如混淆矩阵计数），".2f" 会变成 "5.00" —— 这是正常行为，若不想补零，改用 ".0f" 或自定义函数

当 fmt=".2f" 不够用：传入自定义字符串数组

比如你希望正数标 “+0.23”，负数标 “−0.45”，或某些格子留空、加单位（如 “0.78s”），fmt 就力不从心了。这时可以把 annot 设为一个和数据同形状的字符串数组。

常见场景：

• 相关系数矩阵中，只对绝对值 > 0.3 的格子标注：annot=np.where(np.abs(corr) > 0.3, corr.round(2).astype(str), "")
• 需要加百分号又控制小数位：先用 np.vectorize(Lambda x: f"{x:.1%}") 生成字符串数组，再传给 annot
• 注意：此时 fmt 参数会被忽略，不再起作用

为什么有时写了 fmt=".2f" 还显示很多位小数？

这不是 fmt 失效，而是你可能踩了这几个坑：

• data 是 object 类型的 DataFrame（比如混了字符串或 NaN）→ Seaborn 无法解析数值，退化为调用 str() 显示原始内容。解决：先 data = data.astype(Float) 或用 pd.to_numeric(..., errors="coerce")
• 用了 annot=custom_list 却还写了 fmt → 如上所述，fmt 被静默忽略，字符串内容完全由你传入的数组决定
• 数值本身是 np.float64 但含极小误差（如 0.1 + 0.2 = 0.30000000000000004），".2f" 仍会显示 "0.30"，视觉上没问题；但若要彻底干净，预处理时用 np.round(data, 2)

进阶提醒：别忽略 annot_kws 的字体适配

两位小数让数字变长，尤其在密集小矩阵里容易重叠或被截断。光调 fmt 不够，还得同步微调文字：

• 缩小字号：annot_kws={"size": 8}
• 加粗提升可读性：annot_kws={"weight": "bold"}
• 避免颜色遮挡：如果背景色太浅（如 cmap="Blues" 最浅处接近白），深色字会看不清 → 改用 annot_kws={"color": "black"} 或反色逻辑
• 这些设置不改变数字精度，但直接影响“能不能看清两位小数”这个最终效果

真正卡住人的，往往不是不知道 fmt=".2f"，而是数据类型没清理干净、或误以为 fmt 对自定义 annot 也生效。把这两点盯牢，两位小数就稳了。