Varmekart er definert som en grafisk representasjon av data ved bruk av farger for å visualisere verdien av matrisen. I dette, for å representere mer vanlige verdier eller høyere aktiviteter, brukes lysere farger i utgangspunktet rødlige farger, og for å representere mindre vanlige verdier eller aktivitetsverdier foretrekkes mørkere farger. Varmekart er også definert av navnet på skyggematrisen. Heatmaps i Seaborn kan plottes ved å bruke seaborn.heatmap() funksjonen.
seaborn.heatmap()
Syntaks: seaborn.heatmap( data , * , vmin=Ingen , vmax=Ingen , cmap=Ingen , center=Ingen , annot_kws=Nei , linjebredder=0 , linecolor='white' , cbar=Sant , **kwargs )
Viktige parametere:
data: 2D-datasett som kan tvinges inn i en ndarray. vmin , vmax: Verdier for å forankre fargekartet, ellers utledes de fra dataene og andre søkeordargumenter. cmap: Tilordningen fra dataverdier til fargerom. center: Verdien som fargekartet skal sentreres til når du plotter divergerende data. annot: Hvis True, skriv dataverdien i hver celle. fmt: Strengformateringskode som skal brukes når du legger til merknader. linjebredder: Bredden på linjene som skal dele hver celle. linjefarge: Farge på linjene som skal dele hver celle. cbar: Om en fargelinje skal tegnes.
Alle parametere unntatt data er valgfrie.
Returnerer: Et objekt av typen matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot
La oss forstå varmekartet med eksempler.
Grunnleggende varmekart
Lage et varmekart med standardparametrene. Vi vil lage en 10×10 2D-data ved å bruke Dato() funksjonen til NumPy-modulen.
Python3
# 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:
'>)> print>(data)> > # plotting the heatmap> hm>=> sn.heatmap(data>=> data)> > # displaying the plotted heatmap> plt.show()> |
>
>
Produksjon:
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]]>
Vi vil bruke de samme dataene i alle eksemplene.
Forankring av fargekartet
Hvis vi setter min verdi til 30 og vmax verdi til 70, så vil bare cellene med verdier mellom 30 og 70 vises. Dette kalles forankring av fargekartet.
Python3
# 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()> |
>
>
Produksjon:
Velge fargekartet
I dette vil vi se på cmap parameter. Matplotlib gir oss flere fargekart, du kan se på dem alle her . I vårt eksempel vil vi bruke fane20 .
Python3
# 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()> |
>
>
Produksjon:
Sentrering av fargekartet
Sentrering av cmap til 0 ved å sende senter parameter som 0.
Python3
# 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()> |
>
>
Produksjon:
Viser celleverdiene
Hvis vi vil vise verdien til cellene, sender vi parameteren de sier som Sant. fmt brukes til å velge datatypen for innholdet i cellene som vises.
java les fil linje for linje
Python3
# 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> annot>=> True> > # plotting the heatmap> hm>=> sn.heatmap(data>=>data,> >annot>=>annot)> > # displaying the plotted heatmap> plt.show()> |
>
>
Produksjon:
Tilpasse skillelinjen
Vi kan endre tykkelsen og fargen på linjene som skiller cellene ved å bruke linjebredder og linjefarge parametere.
Python3
# 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> linewidths>=> 2> linecolor>=> 'yellow'> > # plotting the heatmap> hm>=> sn.heatmap(data>=>data,> >linewidths>=>linewidths,> >linecolor>=>linecolor)> > # displaying the plotted heatmap> plt.show()> |
>
>
Produksjon:
Skjuler fargelinjen
Vi kan deaktivere fargelinjen ved å sette cbar parameter til False.
Python3
# 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> cbar>=> False> > # plotting the heatmap> hm>=> sn.heatmap(data>=>data,> >cbar>=>cbar)> > # displaying the plotted heatmap> plt.show()> |
>
>
Produksjon:
Fjerning av etikettene
Vi kan deaktivere x-etiketten og y-etiketten ved å sende False i xticlabels og ytiske etiketter parametere.
Python3
# 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> xticklabels>=> False> yticklabels>=> False> > # plotting the heatmap> hm>=> sn.heatmap(data>=>data,> >xticklabels>=>xticklabels,> >yticklabels>=>yticklabels)> > # displaying the plotted heatmap> plt.show()> |
>
>
Produksjon:
