用seaborn作聚类热图

最新推荐文章于 2024-09-22 09:29:59 发布

lengedd

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分类专栏： Python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_39212193/article/details/113664713

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该博客介绍了如何利用Python的Seaborn库来读取CSV数据并创建热力图。首先，它展示了如何加载flights.csv文件并进行数据转换，然后通过`pivot`函数构建用于绘制的矩阵。接着，使用`clustermap`函数绘制了年-月-乘客数的热力图，并调整了标签的旋转和对齐方式。此外，还展示了对iris数据集的类似分析，将物种信息从数据集中分离出来，并同样创建了一个热力图。最后，提供了保存图像的选项，但并未执行。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

代码中使用的文件下载地址：
https://codechina.youkuaiyun.com/mirrors/mwaskom/seaborn-data?utm_source=csdn_github_accelerator
其中fs.csv为flights.csv文件

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd


sns.set()

data = pd.read_csv("fs.csv")
#print(data.head())

flights = data.pivot("month","year","passengers")
## 绘制x-y-z的热力图，比如 年-月-销量 的聚类热图
g = sns.clustermap(flights, fmt='d', cmap='YlGnBu')
ax = g.ax_heatmap
label_y = ax.get_yticklabels()
plt.setp(label_y,rotation=360, horizontalalignment='left')
plt.show()

在这里插入图片描述

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd


sns.set()

data = pd.read_csv("iris.csv")
#print(data.head())

species = data.pop("species")
#设置图片大小
g= sns.clustermap(data, fmt="d",cmap='YlGnBu', figsize=(6, 9))
ax = g.ax_heatmap
label_y = ax.get_yticklabels()
plt.setp(label_y, rotation=360, horizontalalignment='left')
#设置图片名称，分辨率，并保存
#plt.savefig('cluster.tif', dpi=300)
plt.show()

在这里插入图片描述