Python 画 L-shape 区域的热图

最新推荐文章于 2025-08-27 18:49:21 发布
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#python #matplotlib #画图 

from matplotlib import pyplot as plt
from mpl_toolkits.axes_grid1 import make_axes_locatable
import numpy as np
x1 = np.arange(-1, 0, 0.01)
x2 = np.arange(-1, 1, 0.01)
x3 = np.arange(0, 1, 0.01)

xs1, ys1 = np.
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使用 Seaborn 热图的 5 种方法（Python 教程）
茶桁专栏
10-01 528
我们先来讨论一下热图是什么以及为什么热图如此有用。你可以在图 1 中看到一个示例。y 轴上有变量 1。在这种情况下，变量 1 可以采用不同的 4 个值。也就是说，“V1-1”是变量 1 的第一个值。同样，y 轴上有变量 2。还有第三个变量。这是每个单元格内的值。每个单元格的颜色由这个变量的值决定。因此，使用热图，我们可以在 2D 平面上直观地显示 3 个变量之间的关系。这些关系可能很复杂。这就是使用颜色的原因。它可以突出显示关系的重要方面，并使它们更容易理解。我们应该记住，热图仍然有局限性。
pyskl heatmap如何生成？如何实现生成热图 | 附录完整代码（Python）
**My Coding Family**
04-29 925
🏆 本文收录于《全栈Bug调优(实战版)》专栏，致力于分享我在项目实战过程中遇到的各类Bug及其原因，并提供切实有效的解决方案。无论你是初学者还是经验丰富的开发者，本文将为你指引出一条更高效的Bug修复之路，助你早日登顶，迈向财富自由的梦想🚀！同时，欢迎大家关注、收藏、订阅本专栏，更多精彩内容正在持续更新中。让我们一起进步，Up！Up！Up！    备注： 部分问题/难题源自互联网，经过精心筛选和整理，结合数位十多年大厂实战经验资深大佬经验总结所得，数条可行方案供所需之人参考。
python热图显示圆形_使用python的圆插值热图图
weixin_39964833的博客
12-16 631
您可以使用轴上的极坐标投影来完成此操作.请注意,根据您提供的示例,这不适用于imshow. (见：http://en.it-usenet.org/thread/15998/715/)但是,您仍然可以进行插值,然后绘制热图.以下是一个简单的例子：from pylab import *import numpy as npfrom scipy.interpolate import griddata#cr...
6、机器学习模型可解释性方法及逻辑回归模型解析
bean的博客
07-09 184
本文详细介绍了机器学习模型可解释性的几种主流方法，包括SHAP、LIME、Skater和ELI5的原理、使用步骤及代码示例，并深入解析了逻辑回归模型的实现过程与分析方法。通过这些技术，可以更好地理解模型预测结果背后的逻辑，提升模型的透明度和可信度，适用于需要模型解释的实际应用场景。
python 之 shapely写图
Meyoull123的博客
04-22 2180
标题如何给定任意坐标利用相关库进行写图？ 使用的库有shapely，fiona 代码如下： import fiona from shapely.geometry import mapping,Point,Polygon,LineString out_dir="F:/03-code/Test/L1.shp"#写图从名字直接在路径中体现，路径要加双引号‘’ coor1=(502411.00...
python热图_Python-热图
cunzai1985的博客
09-23 1303
python热图 Python-热图 (Python - Heat Maps) Advertisements 广告 Previous Page 上一页 Next Page 下一页 A heatmap contains values representing various shades of the same colour for each value to be...
超简单Python画Heatmap-热力图 -plotly库
车手只需要车和手，压力来自轮胎
07-03 8316
超简单Python画Heatmap热力图 -库plotly 在画热力图之前需要安装一个 Plotly 的第三方库 pip install plotly 推荐一下其他 画图工具 -> 点击 这里 数据解释 导入的数据格式为两个.csv的表格，由于懒惰没有再处理原始数据集了，具体传值赋值 pandas 均能实现。 其中的 T2_All_Value 代表多列 z轴 ，x_y_axis 代表对应z轴的 x、y坐标。 T2_All_Value x_y_axis 上代码 import panda
疏老师-python训练营-Day47 注意力热图可视化
weixin_44861705的博客
08-16 290
热力图（红色表示高关注，蓝色表示低关注）半透明覆盖在原图上。昨天代码中注意力热图的部分顺移至今天。作业：对比不同卷积层热图可视化的结果。捕获最后一个卷积层（
Python训练营打卡Day45-注意力热图可视化
最新发布
m0_60783025的博客
08-27 274
这个注意力热图是通过构子机制： register_forward_hook 捕获最后一个卷积层（conv3）的输出特征图。可视化部分同理，在训练完成后通过钩子函数取出权重or梯度，即可进行特征图的可视化、Grad-CAM可视化、注意力热图可视化。1. 通道权重计算：对特征图的每个通道进行全局平均池化，得到通道重要性权重。2. 热力图生成：将高权重通道的特征图缩放至原始图像尺寸，与原图叠加显示。①通道1可能关注整体轮廓，通道2关注纹理细节，通道3关注颜色分布。高关注区域（红色）：模型认为对分类最重要的区域。
Python seaborn.heatmap左下角热图绘制（相关系数矩阵）
juice_10的博客
07-26 7957
cm = df.columns.tolist() xcorr = df[colnm].corr() #设置右上三角不绘制 #mask为 和相关系数矩阵xcorr一样大的 全0(False)矩阵 mask = np.zeros_like(xcorr, dtype=np.bool) # 将mask右上三角(列号》=行号)设置为True mask[np.triu_indices_from(mask)...
python matplotlib 绘制热图（极简）
zy123457的博客
03-28 2398
python matplotlib极简绘制热图
四个自定义 SHAP 图
茶桁专栏
08-20 2420
超越 Python 包，创建 SHAP 值的定制可视化SHAP 值是了解模型如何进行预测的绝佳工具。SHAP 包提供了许多可视化效果，使这个过程更加简单。话虽如此，我们不必完全依赖这个包。我们可以通过创建自己的 SHAP 图来进一步了解模型的工作原理。在本文中，我们将解释四个定制的 SHAP 图以及您可以从中学到什么。您可以在GitHub上找到用于创建这些图的代码。讨论的图表之一是图 1 中的瀑布图。这是一种可视化单个预测的 SHAP 值的好方法。模型做出的每个预测都会有自己的瀑布图。
SHAP 可视化解释机器学习模型简介
热门推荐
chaishen10000的专栏
12-14 9万+
个人理解SHAP模型是对机器学习模型进行解释的一个模型上面这个图就是一个比较直观的解释机器学习模型一般都是一个黑盒。比如某个模型要进行一些预测任务，首先对模型输入一些已知条件（Age=65,Sex=F,BP=180,BMI=40），然后模型根据输入进行训练，最终训练完的模型可以对该条件输出预测结果（Output=0.4）
机器学习-XGBoost和SHAP解析数据
qq_45932996的博客
08-18 3159
接下来，通过切片操作从 shap_values 中提取出每个类别的 SHAP 值，分别存储shap_values_class_1，shap_values_class_2 和 shap_values_class_3 中。为后续的工作准备好所需的工具，我们需要引入如 numpy 、pandas 用于数据处理，xgboost 用于模型构建，用于模型解释的shap，用于可视化的seaborn和matplotlib，以及 sklearn 中的一些模块用于数据划分、评估指标计算等。展示了特征间的交互作用对预测的影响。
SHAP分析交互作用的功能，如果你用的模型是xgboost
skyskytotop的博客
05-13 5981
如果在SHAP分析中使用的是xgoost模型，就可以使用SHAP分析内置的交互作用分析，为分析变量间的相互提供了另外一个观察的视角。关于SHAP交互作用分析，一个。
顶刊复现：机器学习解释利器—SHAP实战【免费获取】
m0_61878377的博客
05-21 8224
🎉今天分享一个实用的机器学习模型解释工具——SHAP（SHapley Additive exPlanations）。构建一个高性能的模型只是成功的一部分，能够解释模型的预测结果才是关键。SHAP 就是这样一个神奇的工具，它能帮我们理解每个特征对模型预测的贡献。今天的文章会手把手教你如何使用 SHAP，输入实际数据进行分析，同时可保留图片，带完整的代码示例，让你轻松上手！拿去就能用！
真香！利用 Shap 可完美实现机器学习模型输出可视化！
Python学习与数据挖掘
06-29 1万+
解释一个机器学习模型是一个困难的任务，因为我们不知道这个模型在那个黑匣子里是如何工作的。解释是必需的，这样我们可以选择最佳的模型，同时也使其健壮。 Shap 是一个开源的 python 库，用于解释模型。它可以创建多种类型的可视化，有助于了解模型和解释模型是如何工作的。 在本文中，我们将会分享一些 Shap 创建的不同类型的机器学习模型可视化。 我们开始吧… 安装所需的库 使用pip安装Shap开始。下面给出的命令可以做到这一点。 pip install shap 导入所需库 在这一步中，我们将导入加载数
Python 中的 SHAP 简介
茶桁专栏
08-16 2709
本文中有多篇计划文章，后期会补充相关链接。鉴于公众号内无法后期修改文章，请关注原文链接。如何创建和解释 SHAP 图：瀑布图、力图、平均 SHAP 图、蜂群图和依赖图可直接在橱窗里购买，或者到文末领取优惠后购买：SHAP 是用于理解和调试模型的最强大的 Python 包。它可以告诉我们每个模型特征对单个预测的贡献。通过汇总 SHAP 值，我们还可以了解多个预测的趋势。只需几行代码，我们就能识别和可视化模型中的重要关系。我们将介绍用于计算和显示 SHAP 值的代码。
【Python特征工程系列】利用SHAP进行特征重要性分析-XGB模型为例（案例+源码）
数据杂坛
11-12 2500
利用SHAP进行特征重要性分析-XGB模型为例（案例+源码）
python画环形热图
04-23
### 如何使用 Python 绘制环形热图 环形热图是一种特殊的可视化形式，它将传统的二维矩阵数据映射到极坐标系下，形成一种圆形布局的热图。这种图表可以更直观地展示周期性或循环性的数据模式。 以下是基于 `matplotlib` 和 `seaborn` 的实现方法： #### 使用 Matplotlib 实现环形热图 通过将传统热图的数据转换为极坐标下的绘图方式来创建环形热图。以下是一个完整的代码示例[^1]: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 创建模拟数据 data = np.random.rand(10, 12) # 转换为极坐标参数 theta = np.linspace(0, 2 * np.pi, data.shape[1], endpoint=False) # 圆周角度 radii = np.arange(data.shape[0]) + 1 # 半径范围 fig, ax = plt.subplots(subplot_kw={'projection': 'polar'}) cmap = plt.cm.magma # 颜色映射方案 for i, radius in enumerate(radii): widths = theta[1] - theta[0] # 扇区宽度 colors = cmap((data[i] - data.min()) / (data.max() - data.min())) # 归一化颜色 bars = ax.bar(theta, [radius]*len(theta), width=widths, bottom=radius-1, color=colors) ax.set_title('Ring Heatmap Example', va='bottom') plt.show() ``` 此代码的核心在于利用 `matplotlib` 的极坐标投影功能 (`subplot_kw={'projection': 'polar'}`)，并通过调整半径和扇区的角度分布构建环形结构。 --- #### 使用 Seaborn 结合 Polar Projection Seaborn 并未直接提供绘制环形热图的功能，但可以通过其强大的配色能力和数据处理能力辅助完成任务。下面是一段结合 `seaborn` 和 `matplotlib` 极坐标的例子[^2]: ```python import pandas as pd import seaborn as sns import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 模拟数据集 df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 12)) df.columns = ['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun', 'Jul', 'Aug', 'Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dec'] # 数据预处理 theta = np.linspace(0, 2 * np.pi, df.shape[1], endpoint=False) r_max = df.index.size cmap = plt.get_cmap("coolwarm") fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 8), subplot_kw=dict(projection='polar')) bars = [] for r_idx, row_data in enumerate(df.values): bar_theta = theta.copy() radii = [r_idx + 0.5] * len(bar_theta) width = (2 * np.pi) / len(row_data) normalized_colors = [(val - df.values.min()) / (df.values.max() - df.values.min()) for val in row_data] colors = [cmap(color_val) for color_val in normalized_colors] rects = ax.bar( bar_theta, height=1, width=width, bottom=r_idx, color=colors, edgecolor='w' ) bars.append(rects) ax.set_yticks(range(len(df))) ax.set_xticks(theta) ax.set_xticklabels(df.columns) ax.set_title('Circular Heatmap with Seaborn and Matplotlib') plt.show() ``` 这段代码展示了如何将 `seaborn` 的调色板与 `matplotlib` 的极坐标系统结合起来，从而生成更加美观的环形热图。 --- ### 注意事项 1. **性能优化**: 如果数据量较大，则需注意渲染效率问题，可能需要降低分辨率或简化图形细节。 2. **颜色映射选择**: 不同的颜色映射会影响视觉效果，建议根据实际需求选用合适的 colormap。 3. **标签清晰度**: 对于复杂的环形热图，应合理设置刻度标签的位置和旋转角度以提高可读性。 ---
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