海伯恩热图–综合指南
原文:https://www . geesforgeks . org/seaborn-heat map-a-综合-指南/
热图定义为使用颜色可视化矩阵值的数据图形表示。在这种情况下，为了表示更常见的值或更高的活动，使用更亮的颜色，基本上是红色，为了表示不太常见的值或活动值，更暗的颜色是优选的。热图也由阴影矩阵的名称定义。可以使用 seaborn.heatmap()函数绘制 Seaborn 中的热图。
seaborn.heatmap()
语法: seaborn.heatmap( data 、 、 vmin=None 、 vmax=None 、 cmap=None 、 center=None 、annt _ kws = None、线宽=0 、 linecolor='white'* 、
重要参数:
数据:可以强制到数组中的 2D 数据集。 * vmin 、 vmax: 值来锚定颜色映射，否则它们是从数据和其他关键字参数中推断出来的。 * cmap: 从数据值到颜色空间的映射。 * 中心:绘制发散数据时颜色图的中心值。 * 注释:如果为真，则在每个单元格中写入数据值。 * fmt: 添加注释时使用的字符串格式代码。 * 线宽:将划分每个单元格的线条宽度。 * 线条颜色:将划分每个单元格的线条的颜色。 * cbar:** 是否绘制彩条。
除数据之外的所有参数都是可选的。
返回:【matplotlib.axes. _ 子图类型的对象。AxesSubplot*
让我们用例子来理解热图。
基本热图
用默认参数制作热图。我们将使用 NumPy 模块的【randint()功能创建一个 10×10 的二维数据。
Python 3
*# importing the modules
import numpy as np
import seaborn as sn
import matplotlib.pyplot as plt
# generating 2-D 10x10 matrix of random numbers
# from 1 to 100
data = np.random.randint(low = 1,
high = 100,
size = (10, 10))
print("The data to be plotted:\n")
print(data)
# plotting the heatmap
hm = sn.heatmap(data = data)
# displaying the plotted heatmap
plt.show()*
输出:
*The data to be plotted:
[[46 30 55 86 42 94 31 56 21 7]
[68 42 95 28 93 13 90 27 14 65]
[73 84 92 66 16 15 57 36 46 84]
[ 7 11 41 37 8 41 96 53 51 72]
[52 64 1 80 33 30 91 80 28 88]
[19 93 64 23 72 15 39 35 62 3]
[51 45 51 17 83 37 81 31 62 10]
[ 9 28 30 47 73 96 10 43 30 2]
[74 28 34 26 2 70 82 53 97 96]
[86 13 60 51 95 26 22 29 14 29]]*
我们将在所有示例中使用相同的数据。
锚定颜色映射
如果我们将 vmin 值设置为 30，将 vmax 值设置为 70，那么将只显示值在 30 和 70 之间的单元格。这被称为锚定颜色图。
Python 3
*# importing the modules
import numpy as np
import seaborn as sn
import matplotlib.pyplot as plt
# generating 2-D 10x10 matrix of random numbers
# from 1 to 100
data = np.random.randint(low=1,
high=100,
size=(10, 10))
# setting the parameter values
vmin = 30
vmax = 70
# plotting the heatmap
hm = sn.heatmap(data=data,
vmin=vmin,
vmax=vmax)
# displaying the plotted heatmap
plt.show()*
输出:
选择颜色图
在此，我们将查看 cmap 参数。Matplotlib 为我们提供了多种颜色的地图，你可以在这里查看所有的。在我们的例子中，我们将使用标签 20 。
Python 3
*# importing the modules
import numpy as np
import seaborn as sn
import matplotlib.pyplot as plt
# generating 2-D 10x10 matrix of random numbers
# from 1 to 100
data = np.random.randint(low=1,
high=100,
size=(10, 10))
# setting the parameter values
cmap = "tab20"
# plotting the heatmap
hm = sn.heatmap(data=data,
cmap=cmap)
# displaying the plotted heatmap
plt.show()*
输出:
彩色地图居中
通过将中心参数作为 0，将 cmap 中心化为 0。
Python 3
*# importing the modules
import numpy as np
import seaborn as sn
import matplotlib.pyplot as plt
# generating 2-D 10x10 matrix of random numbers
# from 1 to 100
data = np.random.randint(low=1,
high=100,
size=(10, 10))
# setting the parameter values
cmap = "tab20"
center = 0
# plotting the heatmap
hm = sn.heatmap(data=data,
cmap=cmap,
center=center)
# displaying the plotted heatmap
plt.show()*
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