Seaborn 热力图

原文： https://pythonbasics.org/seaborn_heatmap/

热力图是矩形数据作为颜色编码矩阵的曲线图。 作为参数，它采用 2D 数据集。 该数据集可以被强制为一个ndarray。

这是可视化数据的好方法，因为它可以显示包括时间在内的各种变量之间的关系。 例如，历年来的频率。

热力图示例

热力图

下面的热力图图基于 numpy 生成的随机值。 许多参数都是可能的，这只是显示了最基本的图。

import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
np.random.seed(0)
sns.set()
uniform_data = np.random.rand(10, 12)
ax = sns.heatmap(uniform_data, vmin=0, vmax=1)
plt.show()

热力图颜色

下面的热力图颜色图再次使用了随机数据。 这次，它使用了不同的颜色图（cmap），带有“蓝色”调板，但仅是蓝色。 它还使用正方形块。

import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.DataFrame(np.random.randn(50).reshape(10,5))
corr = df.corr()
ax1 = sns.heatmap(corr, cbar=0, linewidths=2,vmax=1, vmin=0, square=True, cmap='Blues')
plt.show()

热力图数据

热力图数据图类似，但是使用不同的调色板。 它使用 Seaborn 中包含的航空公司或航班数据集。

import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
sns.set()
flights = sns.load_dataset("flights")
flights = flights.pivot("month", "year", "passengers")
ax = sns.heatmap(flights)
plt.title("Heatmap Flight Data")
plt.show()