如何让seaborn.heatmap()仅显示整数标注？

问题原因 #

当你的数据是浮点数类型时，即便使用fmt='d'也不会生效——因为fmt='d'仅对整数类型的数据生效，浮点数会被忽略或引发格式错误；而fmt='g'会根据数值自动选择整数或浮点数格式，导致标注混杂。

两种简便解决方案 #

方案1：先将数据转换为整数类型 #

直接把绘图数据转成整数后再传入heatmap，配合fmt='d'就能强制显示整数：

import seaborn as sns
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 示例数据（浮点数类型）
data = np.array([[1.0, 2.5], [3.3, 4.0]])
# 转成整数（可选择四舍五入或直接截断）
data_int = np.round(data).astype(int)  # 四舍五入
# data_int = data.astype(int)  # 直接截断小数部分

# 绘制热图
sns.heatmap(data_int, annot=True, fmt='d')
plt.show()

方案2：自定义标注内容 #

如果不想修改原始数据类型，可以手动生成整数格式的标注文本，传给annot参数：

import seaborn as sns
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

data = np.array([[1.0, 2.5], [3.3, 4.0]])
# 生成整数标注（四舍五入）
annotations = np.round(data).astype(int).astype(str)
# 或者直接截断：annotations = data.astype(int).astype(str)

sns.heatmap(data, annot=annotations, fmt='')  # fmt=''表示直接使用传入的文本
plt.show()

注意事项 #

• 如果需要精准控制取整逻辑（比如四舍五入、向上取整、向下取整），可以替换np.round为np.ceil（向上取整）或np.floor（向下取整）。
• 若数据中存在缺失值，处理时要注意跳过或填充，避免格式错误。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者devedzic