精华内容
下载资源
问答
  • python 热力图

    2020-12-11 21:07:56
    热力图输入数据参数:data:矩阵...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 热力图矩阵块颜色参数:vmax,vmin:分别是热.

     http://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.heatmap.html#seaborn.heatmap

    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

    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心对齐值;通过设置center值,可以调整生成的图像颜色的整体深浅;设置center数据时,如果有数据溢出,则手动设置的vmax、vmin会自动改变
    robust:默认取值False;如果是False,且没设定vmin和vmax的值,热力图的颜色映射范围根据具有鲁棒性的分位数设定,而不是用极值设定

    热力图矩阵块注释参数:
    annot(annotate的缩写):默认取值False;如果是True,在热力图每个方格写入数据;如果是矩阵,在热力图每个方格写入该矩阵对应位置数据
    fmt:字符串格式代码,矩阵上标识数字的数据格式,比如保留小数点后几位数字
    annot_kws:默认取值False;如果是True,设置热力图矩阵上数字的大小颜色字体,matplotlib包text类下的字体设置;官方文档:https://matplotlib.org/api/text_api.html#matplotlib.text.Text

    热力图矩阵块之间间隔及间隔线参数:
    linewidths:定义热力图里“表示两两特征关系的矩阵小块”之间的间隔大小
    linecolor:切分热力图上每个矩阵小块的线的颜色,默认值是’white’

    热力图颜色刻度条参数:
    cbar:是否在热力图侧边绘制颜色刻度条,默认值是True
    cbar_kws:热力图侧边绘制颜色刻度条时,相关字体设置,默认值是None
    cbar_ax:热力图侧边绘制颜色刻度条时,刻度条位置设置,默认值是None

    square:设置热力图矩阵小块形状,默认值是False
    xticklabels, yticklabels:xticklabels控制每列标签名的输出;yticklabels控制每行标签名的输出。默认值是auto。如果是True,则以DataFrame的列名作为标签名。如果是False,则不添加行标签名。如果是列表,则标签名改为列表中给的内容。如果是整数K,则在图上每隔K个标签进行一次标注。 如果是auto,则自动选择标签的标注间距,将标签名不重叠的部分(或全部)输出
    mask:控制某个矩阵块是否显示出来。默认值是None。如果是布尔型的DataFrame,则将DataFrame里True的位置用白色覆盖掉
    ax:设置作图的坐标轴,一般画多个子图时需要修改不同的子图的该值
    **kwargs:All other keyword arguments are passed to ax.pcolormesh

    参考资料:https://blog.csdn.net/cymy001/article/details/79576019 

    展开全文
  • 原文来自Python实用宝典:7行代码 Python热力图可视化分析缺失数据处理你有没有遇到一种情况,处理一张很大的csv表格的时候很难找到表格中每一列的缺失数据,或者说处理速度非常慢?当然如果你的Excel水平非常高,这...

    原文来自Python实用宝典:7行代码 Python热力图可视化分析缺失数据处理

    1fb6eff072d288daf748c34dcf75a7d8.png

    你有没有遇到一种情况,处理一张很大的csv表格的时候很难找到表格中每一列的缺失数据,或者说处理速度非常慢?当然如果你的Excel水平非常高,这个可能不会成为你的问题,但如果当你想可视化出每一列缺失数据的分布和数量怎么办呢?这时候就需要用Python绘制热力图了!

    1.安装所需要的第三方Python库

    在开始之前我们需要安装以下Python包(库),打开你的CMD(Windows系统)/Terminal(macOS系统)输入以下指令即可:

    pip install seaborn
    pip install pandas
    pip install matplotlib

    其中pandas是用于数据操作与处理的,matplotlib和seaborn主要用于Python数据可视化,也就是绘制我们所需要的热力图。

    2.Python加载数据

    好了,废话不多说,让我们现在就开始使用panda加载数据:

    import pandas as pd
    import numpy as np
    import seaborn
    import matplotlib
    data = pd.read_csv('training_data.csv')

    没错,pandas的使用就这么简单,读取csv文件直接使用read_csv函数,你可以使用自己需要的csv文件,也可以使用我们提供的:点击下载 Python推特机器人分类数据集 中的training_data.csv,只需要你移动到当前代码的文件夹下即可。

    3.Python构造热力图

    使用Python构造热力图识别表格的缺失数据:

    seaborn.heatmap(data.isnull(), yticklabels=False, cbar=False, cmap='viridis')
    # 热力图,当data中有空值时标为黄色
    matplotlib.pyplot.tight_layout() 
    matplotlib.pyplot.show()

    1fb6eff072d288daf748c34dcf75a7d8.png

    seaborn.heatmap用于生成热力图,其会检查data中的每个单元格,如果为空则标记为黄色,cmap为颜色图谱,viridis即蓝-绿-黄. 此外,matplotlib.pyplot主要用于负责展示图片。如果你需要知道seaborn更详细的参数文档,可以阅读这篇文章。

    整体代码如下(一共只用了7行)

    import pandas as pd
    import seaborn
    import matplotlib
    data = pd.read_csv('training_data.csv')
    seaborn.heatmap(data.isnull(), yticklabels=False, cbar=False, cmap='viridis')
    matplotlib.pyplot.tight_layout() 
    matplotlib.pyplot.show()

    我们的文章到此就结束啦,如果你希望我们今天的Python 教程,请持续关注我们,如果对你有帮助,麻烦在下面点一个赞/在看哦

    ff72c4ff1d9694dea2337a7d4e9b59a4.gif

    有任何问题都可以在下方留言区留言,我们都会耐心解答的!


    ​Python实用宝典 (pythondict.com)
    不只是一个宝典
    欢迎关注公众号:Python实用宝典

    ff96c10457dfacda3af228c471fde062.png
    展开全文
  • 基于 Folium 的 Python 热力图实现周书成摘要热力图是数据可视化项目中,比较常用的显示方式。通过颜色变化程度,它可以直观反应出热点分布,区域聚集等数据信息。热力图以特殊高亮的形式显示访客热衷的页面区域和...

    基于 Folium 的 Python 热力图实现

    周书成

    摘要

    热力图是数据可视化项目中,比较常用的显示方式。通过颜色变化程度,它可以直观反应出热点分布,区域聚集等数据信息。热力图以特殊高亮的形式显示访客热衷的页面区域和访客所在的地理区域的图示。热力图可以显示不可点击区域发生的事情。城市热力图该检测方式只提供参考。Folium 是 Python 中功能强大的数据可视化库,主要用于帮助人们可视化地理空间数据。使用Folium,只要知道其纬度和经度值,就可以创建世界上任何位置的地图。

    热力图简介

    热力图是数据可视化项目中,比较常用的显示方式。通过颜色变化程度,他可以直观反应出热点分布,区域聚集等数据信息。

    热力图以特殊高亮的形式显示访客热衷的页面区域和访客所在的地理区域的图示。热力图可以显示不可点击区域发生的事情。城市热力图该检测方式只提供参考。

    图 1:热力图示例

    热力图的功能:

    ① 在热力图的帮助下,优化和调整网页设计也有了科学依据,我们再也不必盲目升级,只需要对症下药即可。另外,还可以通过动态来考量页面调整前后的点击效果。

    ② 广告的投放应尽可能的选择点击行为集中和访客多的页面,这样效果会更突出,点击率才会更高。

    ③ 通过链接点击图来了解同一栏目下不同文字链接的被点击次数,判断此链接标题和内容的受欢迎程度,以便优化排版。

    ④ 利用没有链接地方的点击,将页面的流量价值实现最大化。例如:点击多的文字却没有链接, 说明访客对这方面的内容非常感兴趣,可以加上链接方便于访客了解更多。

    热力图的 3 种类型及原理:

    比较常见的热力图主要有 3 种:基于鼠标点击位置的热图、基于鼠标移动轨迹的热力图和基于内容点击的热力图。而这三种热力图的原理、外观与试用场景各有不同。

    A. 基于鼠标点击位置的热图

    与百度统计的页面点击图是类似的,用来记录用户在屏幕解析度的点击位置,而不同点是基于鼠标点击位置的热力图不会随着追踪内容的变化而变化,它只是用来记录相对时间内鼠标点击的绝对位置。

    B. 基于鼠标移动轨迹的热图

    类似于国外的 Mosestats、mouseflow 等,记录用户的鼠标移动、停留等行为,多为轨迹的形式。而和基于鼠标点击位置的热图相同的是,其也不会追踪内容的变化而变化,只会 记录相对时间内鼠标移动的绝对位置。

    C. 基于内容点击的热图

    类似于 Grwoinglo 热图,对用户在网页内容上的点击进行记录,自动过滤掉页面空白处的无效点击。而其最大的特点就是热图追踪内容变化而变化,并且记录用户在相对的时间内对内容的点击偏好。

    实例:中国部分城

    市GDP 热力图

    工具:Folium

    Folium 是 Python 中功能强大的数据可视化库,主要用于帮助人们可视化地理空间数据。使用Folium,只要知道其纬度和经度值,就可以创建世界上任何位置的地图。此外,Folium 创建的地图本质上是交互式的,因此可以在渲染地图后放大和缩小,这是一个非常有用的功能。

    Folium 是 js 上著名的地理信息可视化库 leaflet.js 为 Python 提供的接口,通过它,我们可以通过在 Python 端编写代码操纵数据,来调用 leaflet 的相关功能,基于内建的 osm 或自行获取的 osm 资源和地图原件进行地理信息内容的可视化,以及制作优美的可交互地图。其语法格式类似 ggplot2, 是通过不断添加图层元素来定义一个 Map 对象,最后以几种方式将 Map 对象展现出来。

    Python 实现过程

    利用 Python 的开源模块 Folium 调用 open street map 生成 html。

    利用 Python 爬取的互联网地图的经纬度坐标与统计局公布的年度 GDP 数据结合,构造 data(x, y, GDP),见下图。

    通过颜色变化程度,图2直观地反应出热点分布,区域聚集等数据信息。我国主要城市里,GDP 较高的城市主要集中在东部沿海且分布较为密集,其中京津冀和珠江三角洲等东南沿海地区高 GDP 城市由为集中,西南和东北地区的城市 GDP 略低于第一梯度,西北与西藏地区 GDP 最低,基本符合我国各个主要城市和地区经济发展和发达程度的实际情况。

    图 2:生成的 GDP 热力图

    观察图 3 可以直观感受到热力图的交互作用。比较图中成都和重庆的圆圈大小以及颜色深度及层次,可以得出两地 GDP 结构相似的结论。

    图 3:放大后的四川地区

    展开全文
  • 很多人对画热力图的方法不是很清楚,我们可以先装好相关的工具,了解一些使用参数,然后在实例中进行画热力图的实例体验,下面就来看看具体的方法吧。1.导入相关的packagesimport seaborn as sns%matplotlib ...

    在我们想要对不同变量进行判断的时候,会分析其中的之间的联系。这种理念同样也被用在实例生活中,最常见到的是做一个地理的热力图。很多人对画热力图的方法不是很清楚,我们可以先装好相关的工具,了解一些使用参数,然后在实例中进行画热力图的实例体验,下面就来看看具体的方法吧。

    1.导入相关的packages

    import seaborn as sns

    %matplotlib inline

    sns.set(font_scale=1.5)

    2.参数

    vmax:设置颜色带的最大值

    vmin:设置颜色带的最小值

    cmap:设置颜色带的色系

    center:设置颜色带的分界线

    annot:是否显示数值注释

    fmt:format的缩写,设置数值的格式化形式

    linewidths:控制每个小方格之间的间距

    linecolor:控制分割线的颜色

    cbar_kws:关于颜色带的设置

    mask:传入布尔型矩阵,若为矩阵内为true,则热力图相应的位置的数据将会被屏蔽掉(常用在绘制相关系数矩阵图)

    3.实例

    用python生成heatmap比较简单,导入googlmap然后把经纬度plot在地图上就可以了。最后把heatmap生成为一个html文件,可以放大和缩小。

    import gmplot # plot the locations on google map

    import numpy as np # linear algebra

    import pandas as pd # data processing, csv file i/o (e.g. pd.read_csv())

    import matplotlib.pyplot as plt # data visualization

    import seaborn as sns # data visualization

    df = pd.read_csv("data.csv")

    df = pd.dataframe(df)

    df_td = pd.read_csv("datacopy.csv")

    df_td = pd.dataframe(df_td)

    # print df.dtypes

    print (df.shape)

    print (df_td.shape)

    def plot_heat_map(data, number):

    latitude_array = data['intptlat'].values

    latitude_list = latitude_array.tolist()

    print(latitude_list[0])

    longitude_array = data['intptlong'].values

    longitude_list = longitude_array.tolist()

    print(longitude_list[0])

    # initialize the map to the first location in the list

    gmap = gmplot.googlemapplotter(latitude_list[0], longitude_list[0], 10)

    # gmap.scatter(latitude_list, longitude_list, edge_width=10)

    gmap.heatmap(latitude_list, longitude_list)

    # write the map in an html file

    # gmap.draw('paths_map.html')

    gmap.draw('{}_paths_map.html'.format(number))

    plot_heat_map(df,'4')

    内容扩展:

    实例扩展1

    # -*- coding: utf-8 -*-

    from pyheatmap.heatmap import heatmap

    import numpy as np

    n = 10000

    x = np.random.rand(n) * 255 # [0, 255]

    y = np.random.rand(n) * 255

    data = []

    for i in range(n):

    tmp = [int(x[i]), int(y[i]), 1]

    data.append(tmp)

    heat = heatmap(data)

    heat.clickmap(save_as="1.png") #点击图

    heat.heatmap(save_as="2.png") #热图

    实例扩展2

    import matplotlib.pyplot as plt

    import matplotlib.cm as cm

    from matplotlib.colors import lognorm

    import numpy as np

    x, y = np.random.rand(10), np.random.rand(10)

    z = (np.random.rand(9000000)+np.linspace(0,1, 9000000)).reshape(3000, 3000)

    plt.imshow(z+10, extent=(np.amin(x), np.amax(x), np.amin(y), np.amax(y)),

    cmap=cm.hot, norm=lognorm())

    plt.colorbar()

    plt.show()

    以上就是python热力图实现简单方法的详细内容,更多关于python热力图的原理实现的资料请关注萬仟网其它相关文章!

    如您对本文有疑问或者有任何想说的,请点击进行留言回复,万千网友为您解惑!

    展开全文
  • 今日分享热力图#导入库importseabornassnsimportpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#生成数据集data=np.random.random((6,6))np.fill_diagonal(data,np.ones(6))features=["prop1","pro...
  • 前几天上课的时候,有位同学问了我关于热力图的问题。我之前没画过热力图,所以也没给出什么建设性的意见。这两天研究了一下,大概能画出来。写个例子在这里,希望对这位同学能有帮助我先写了个简单的csv文件,文件...
  • 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, line...
  • 我们在做诸如人群密集度等可视化的时候,可能会考虑使用热力图,在Python中能很方便地绘制热力图。下面以识别图片中的行人,并绘制热力图为例进行讲解。步骤1:首先识别图像中的人,得到bounding box的中心坐标。...
  • 本文以2019年全国各城市的空气质量观测数据为例,利用matplotlib、calmap、pyecharts绘制日历图和热力图。在绘图之前先利用pandas对空气质量数据进行处理。2019年全国各城市空气质量观测数据来源于:...
  • 必先利其器// - 前言 - ◆ ◆ ◆ ◆今天,小咖来介绍如何使用python制作2008年以来重要股指年涨跌幅热力图,最终将得到以下结果:数据来源:西瓜财经资讯数据来源:西瓜财经资讯 - 利用python制作热力图 - ◆ ◆ ◆ ...
  • Python热力图寻找缺失数据你有没有遇到一种情况,处理一张很大的csv表格的时候很难找到表格中每一列的缺失数据,或者说处理速度非常慢?当然如果你的excel水平非常高,这些可能不会成为你的问题。但如果你想可视化出...
  • Python热力图寻找缺失数据 你有没有遇到一种情况,处理一张很大的csv表格的时候很难找到表格中每一列的缺失数据,或者说处理速度非常慢?当然如果你的Excel水平非常高,这个可能不会成为你的问题,但如果当你想可视...
  • 本文给大家带来的是Python中的一种热力图绘制方法,运用遍历的方法批量绘制图片,然后将多个图片合成GIF。如果装了Anaconda,应该是不需要额外安装库的,如果报错可能是所使用的库版本不一致,按照提示更新即可。...
  • 作为一个小白,最近花了好长时间研究如何制作热力图,终于做出来啦!过程如下。总体思路:①收集到地名(如:407库住宅区 、八府庄小区)(xlsx格式)---->②地名转化为经纬度(运用到百度地图api)---->③新建一个...
  • 热力图热力图(heat map)一种将规则化矩阵数据转换成颜色色调的常用的可视化方法;每个单元对应数据的某些属性;属性的值通过颜色映射转换为不同色调并填充规则单元;表格坐标的排列和顺序都可以通过参数控制;适合的...
  • python 热力图heatmap

    千次阅读 2018-08-13 10:20:43
    python热力图是用皮尔逊相关系数来查看两者之间的关联性 #encoding:utf-8 import numpy as np import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib import cm from matplotlib import ...
  • plt.setp(ax.get_xticklabels(), rotation=45, ha="right", rotation_mode="anchor") # 添加每个热力块的具体数值 # Loop over data dimensions and create text annotations. for i in range(len(vegetables)): ...
  • Seaborn是基于matplotlib的Python可视化库。它提供了一个高级界面来绘制有吸引力的统计图形。...注:所有代码均在IPython notebook中实现· 正 · 文 · 来 · 啦 ·heatmap 热力图热力图在实际中...
  • 热力图是数据可视化项目中,比较常用的显示方式。通过颜色变化程度,他可以直观反应出热点分布,区域聚集等数据信息。屏幕快照 2017-02-10 下午3.45.52.png项目概述我们的项目任务是统计场馆中参观者的实时区域分布...
  • 如果本期内容(用Python制作出租车出发点的延时热力图)。如果对您有所帮助,记得及时关注。背景介绍 对于数据分析汇报来说,将地理空间数据进行可视化是一个非常强大的工具。 本期内容,小编用2016年的打车数据集...
  • 原文来自Python实用宝典:7行代码 Python热力图可视化分析缺失数据处理 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-cTGlr9cv-1589014160042)...
  • Seaborn是基于matplotlib的Python可视化库。它提供了一个高级界面来绘制有...注:所有代码均在IPython notebook中实现heatmap 热力图热力图在实际中常用于展示一组变量的相关系数矩阵,在展示列联表的数据分布上也...
  • 这个数据原本我也想省事就搜一下,但是没搜到解决方法,倒是搜出来一个问问题的 https://bbs.csdn.net/topics/392092245​那么怎么解决这个问题呢?我们打开网页随便查看下南京市雨花台风景区,刷新下查看xhr发现又...
  • 摘要热力图是数据可视化项目中,比较常用的显示方式。通过颜色变化程度,它可以直观反应出热点分布,区域聚集等数据信息。热力图以特殊高亮的形式显示访客热衷的页面区域和访客所在的地理区域的图示。热力图可以显示...
  • python热力图——“星空代码”

    千次阅读 2020-03-27 18:59:49
    使用python,生成一个由随机数据构成的热力图 由于我使用的是三通道,因此热力值小的部分是黑色,热力值高的部分是白色 我:看我生成的热力图 女朋友:你生成的是星空图 代码 #encoding: utf-8 from pyecharts....
  • 本发明属于热力图处理技术领域,特别涉及一种基于瓦砾化的热力图加速渲染方法。背景技术:在生成热力图的过程中,往往是先确定一个生成的画布;再确定一个统一半径的圆,从圆心向外的射线方向上使用灰色带透明的渐变...
  • vmin, 图例中最大值和最小值的显示值,没有该参数时默认不显示 linewidths,热力图矩阵之间的间隔大小 cmap,热力图颜色 ax,绘制图的坐标轴,否则使用当前活动的坐标轴。 annot,annotate的缩写,annot默认为False,...
  • 物联网通过配置热力图,可查看该场景中设备的分布或显示设备属性功能分布。ThingJS推出3D热力图,一个不那么“技术”的实现方式!热力图是地理位置可视化的一种表现方式,能够使得比平均发生概率更高的区域能够浮现...
  • 由于WebGIS地图可视化比较热门,WebGIS学习离不开ArcGIS API for Javascript,地图可视化的学习又离不开热力图,因此今天我们给大家带来一篇可以同时学习以上两个技能的文章。heatmap.js虽然ArcGIS API for ...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 900
精华内容 360
关键字:

python热力图

python 订阅