python根据点的多少绘制热力图(2023年最新分享)
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发布时间：2024-09-27 07:58
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时间：2024-11-05 08:23
导读：本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关python根据点的多少绘制热力图的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。
python画热力图python中可使用seaborn.heatmap画热力图，官方文档在这
在分类任务中，也可用于画混淆矩阵：
一些参数的含义：
例子：
将最后一行改为，设置最大值和最小值：
设置中心值：
从文件中获取数据，并画图给出有意义的横纵坐标：
将passengers对应的人数标出：
设置方格之间的间隔：
设置使用不同的颜色：
以某个具体的数据为中心：
自动填充坐标值：
不画右边的热度条：
Python热力图绘制方法—新手教程#Python热力图绘制方法
热力图的使用场景有?
1.描述数据在空间的密集程度，常见有城市热力图，区域热力图
2.描述多个变量之间相关性高低程度
#step1准备数据集，读取excel列表内容，usecols=index,这里是表里的第一列不读取。
index=range(1,11)
dataset=np.array(pd.read_csv(r'C:\Users\Administrator\Desktop\heatmap.csv',usecols=index))
#step2?读取excel行索引转成列表，作为热力图的y轴标签
a=(pd.read_csv(r'C:\Users\Administrator\Desktop\heatmap.csv',usecols=[0]))
y_label=list(a.stack())
#step3读取excel列索引转成列表，作为热力图的x轴标签
b=(pd.read_csv(r'C:\Users\Administrator\Desktop\heatmap.csv'))
column_index=(b.columns.tolist())
x_label=column_index[1:]
#这一步是为了计算热力图的数据的最大值，可以进行标准化处理，也可以直接显示数据，dataframe转成list，从list里面寻找最大值
dataset_max=(pd.read_csv(r'C:\Users\Administrator\Desktop\heatmap.csv',usecols=index))
list1=np.array(dataset_max.stack())
max_number=max(list1)
#step4开始绘制热力图
plt.figure(figsize=(14,8))#定义输出图像大小，annot参数决定是否在热力图上显示数值，Vmax,Vmin表示最大最小值，cmap表示颜色
sns.heatmap(dataset,fmt='.0f',annot=True,vmin=0,vmax=max_number,cmap='Reds',yticklabels=y_label,
??????xticklabels=x_label)
#绘制标签
plt.xlabel('Thisisxlabel',labelpad=15)
plt.ylabel('Thisisylabel',labelpad=20)
plt.show()
有一组数据和数据对应的页面位置,怎么做热区图？用python就能做热力图，你网上一搜python热力图一堆code就出来了，你改改参数就可以了。其实R也可以画热力图，网上有很多参考的代码。另外一种懒人方法就是去花火可视化网站，把数据传上去自动生成热力图，不过这个需要收费的。
python--seaborn热力图
热力图的一个常见应用场景是绘制相关系数热力图，数据准备一个相关系数矩阵。
调用heatmap方法绘制热力图。
设置vmin和vmax参数可以调整调色板的下限值和上限值。
设置cmap参数，可以修改调色板样式。
设置参数cbar=False可以隐藏图例。
设置参数annot=True可以显示热力图上的具体数值，设置fmt参数，可以修改数值显示的样式。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家介绍的关于python根据点的多少绘制热力图的全部内容了，希望对大家有所帮助，如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。
