如何使用热图seaborn subplot Python 3.6.0中的不同间隔值自定义cmap中的每种颜色？

在Python 3.6.0中，使用seaborn库的subplot函数创建热图，并自定义cmap中每种颜色的不同间隔值，可以通过以下步骤实现：

导入所需的库和模块：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

创建数据集：

data = [[1, 2, 3],
        [4, 5, 6],
        [7, 8, 9]]

创建自定义的颜色映射（cmap）：

cmap = sns.diverging_palette(220, 10, as_cmap=True)

这里使用了seaborn库中的diverging_palette函数来创建一个颜色映射，参数220和10表示颜色的起始和结束点。

创建热图并设置不同间隔值：

fig, ax = plt.subplots()
sns.heatmap(data, cmap=cmap, annot=True, fmt=".1f", linewidths=.5, ax=ax)

这里使用了seaborn库的heatmap函数来创建热图，参数cmap用于指定颜色映射，annot=True用于在热图上显示数值，fmt=".1f"用于设置数值的格式，linewidths=.5用于设置热图中每个方块的边框宽度。

设置颜色条：

cbar = ax.collections[0].colorbar
cbar.set_ticks([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
cbar.set_ticklabels(['Low', 'Medium', 'High'])

这里使用了colorbar函数来设置颜色条，set_ticks用于设置颜色条上的刻度值，set_ticklabels用于设置刻度值对应的标签。

完整的代码示例：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

data = [[1, 2, 3],
        [4, 5, 6],
        [7, 8, 9]]

cmap = sns.diverging_palette(220, 10, as_cmap=True)

fig, ax = plt.subplots()
sns.heatmap(data, cmap=cmap, annot=True, fmt=".1f", linewidths=.5, ax=ax)

cbar = ax.collections[0].colorbar
cbar.set_ticks([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
cbar.set_ticklabels(['Low', 'Medium', 'High'])

plt.show()

这样就可以使用热图seaborn subplot Python 3.6.0中的不同间隔值自定义cmap中的每种颜色。关于seaborn库的更多信息和使用方法，可以参考腾讯云的数据分析产品SNS。