fig, (ax1) = plt.subplots(1) heatmap = ax1.imshow(Z, origin="lower") # imshow 热力图 # 添加颜色条轴 cbar = plt.colorbar(heatmap) # 设置颜色条轴标签和位置 cbar.set_label('Fitness') cbar.ax.yaxis.set_ticks_position('right') ax1.set_title("ordinary kriging") plt.tight

要将热力图的大小调整为10x10的正方形，可以使用fig.set_size_inches()函数来设置图形的尺寸。此外，还需要调整轴对象的纵横比例（aspect ratio）以确保正方形效果。

下面是修改后的代码示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建数据
Z = np.random.rand(10, 10)

# 创建新的图形和轴对象
fig, ax1 = plt.subplots(1)
fig.set_size_inches(6, 6)  # 设置图形尺寸为6x6英寸

# 绘制热力图
heatmap = ax1.imshow(Z, origin="lower", cmap='hot')

# 添加颜色条轴
cbar = plt.colorbar(heatmap)

# 设置颜色条轴标签和位置
cbar.set_label('Fitness')
cbar.ax.yaxis.set_ticks_position('right')

# 设置纵横比例以实现正方形效果
ax1.set_aspect('equal')

ax1.set_title("ordinary kriging")
plt.tight_layout()

plt.show()

在这个示例中，我们使用fig.set_size_inches(6, 6)将图形尺寸设置为6x6英寸，同时使用ax1.set_aspect('equal')来确保纵横比例一致，实现正方形效果。

请注意，在使用tight_layout()函数时不需要传递参数。该函数会自动调整子图之间的间距，以避免重叠和溢出。

内容由零声教学AI助手提供，问题来源于学员提问