python如何实现可视化热力图

这篇文章主要介绍了python如何实现可视化热力图,小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

热力图
1、利用热力图可以看数据表里多个特征两两的相似度。参考官方API参数及地址:
seaborn.heatmap(data, vmin=None, vmax=None,cmap=None, center=None, robust=False, annot=None, fmt=’.2g’, annot_kws=None,linewidths=0, linecolor=’white’, cbar=True, cbar_kws=None, cbar_ax=None,square=False, xticklabels=’auto’, yticklabels=’auto’, mask=None, ax=None,**kwargs)

(1)热力图输入数据参数:
data:矩阵数据集,可以是numpy的数组(array),也可以是pandas的DataFrame。如果是DataFrame,则df的index/column信息会分别对应到heatmap的columns和rows,即pt.index是热力图的行标,pt.columns是热力图的列标

(2)热力图矩阵块颜色参数:
vmax,vmin:分别是热力图的颜色取值最大和最小范围,默认是根据data数据表里的取值确定
cmap:从数字到色彩空间的映射,取值是matplotlib包里的colormap名称或颜色对象,或者表示颜色的列表;改参数默认值:根据center参数设定
center:数据表取值有差异时,设置热力图的色彩中

### 使用Python创建数据可视化热力 #### Pyecharts库实现Heatmap热力 通过Pyecharts可以方便地绘制出具有交互性的热力。下面是一段利用`HeatMap`类来构建热力的例子,其中包含了设置表标题、定义坐标轴标签以及指定颜色映射等功能[^1]。 ```python from pyecharts.charts import HeatMap import random # 构造模拟数据 data = [[i, j, random.randint(0, 50)] for i in range(24) for j in range(7)] c = ( HeatMap() .add_xaxis([f"{i}点" for i in range(24)]) .add_yaxis( "某软件活跃人数", [list(range(1,8))], data, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True), value_format=".1f" ) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="HeatMap-基本示例"), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(), ) ) c.render_notebook() # 如果是在Jupyter Notebook环境下运行此代码,则可直接显示形;否则应使用render方法保存为html文件并打开查看。 ``` #### Seaborn库实现热力 对于基于统计学的数据分析场景下,Seaborn提供了简洁而强大的接口用于生成美观的热力。这里给出了一段以航班乘客数量为例展示月份与年份之间关系的代码片段[^2]: ```python import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 加载内置数据集 data = sns.load_dataset("flights") # 将其转换成适合绘的形式 pivot_data = data.pivot_table(index="month", columns="year", values="passengers") # 绘制热力 sns.heatmap(pivot_data, annot=True, fmt="d", cmap="YlGnBu") plt.title('Flights Passengers Heat Map') plt.show() ``` 这两种方式都可以很好地满足不同需求下的热力制作任务,在实际应用过程中可以根据具体情况进行选择。
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