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    本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。

    前言

    用函数以及相关参数解析

    seaborn.heatmap(

    data,

    vmin=None, vmax=None,

    cmap=None,

    center=None,

    robust=False,

    annot=None,

    fmt=’.2g’,

    annot_kws=None,l

    inewidths=0,

    linecolor=’white’,

    cbar=True,

    cbar_kws=None,

    cbar_ax=None,

    square=False,

    xticklabels=’auto’, yticklabels=’auto’,

    mask=None,

    ax=None,

    **kwargs)

    vmin=None,vmax=None, # 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=None, # 设置颜色

    center=None,# 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=False, #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

    annot=None, #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=’.2g’, #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=None,# annot为True时,设置显示数字的颜色、大小、位置等。

    linewidths=0, #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=’white’, #切分热力图上每个矩阵小块的线的颜色,默认值是’white’

    cbar=True, #是否在热力图侧边绘制颜色刻度条,默认值是True

    cbar_kws=None, #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=None, #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=False, #设置热力图矩阵小块形状,默认值是False

    xticklabels=’auto’, yticklabels=’auto’, #控制每列/行标签名的输出

    mask=None, #覆盖某些数据

    ax=None, #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

    5410a017519e1be3725da7b2624043f5.png

    实操部分


    1、载入相关库

    df = pd.DataFrame(np.random.uniform(-1, 1, size=(5, 5)))

    2、生成随机DataFrame(array也可以,不过我更喜欢用DataFrame)

    df = pd.DataFrame(np.random.uniform(-1, 1, size=(5, 5)))
    e39ffadf30141b1d702eb7958faf9001.png

    3、默认参数画热力图

    sns.heatmap(df)
    b35c780addb6918fefe9205836cde411.png

    4、改变图形颜色

    sns.heatmap(df,cmap='Blues')
    f40061860f46fc4be1a41d9385b792be.png

    5、改变颜色取值范围(与图1对比)

    因为数据范围是-1到1,所以增大颜色取值范围,图表呈现的颜色会很相近。

    sns.heatmap(df,vmax=5,vmin=-5) #
    7414a7003bea7fbb13fde677f328385b.png

    6、设置热力图的色彩中心对齐值

    sns.heatmap(df,center=-0.8)
    4af8293e6a7030f3563aab5af6ed69dc.png

    7、往格子里写入数据,并设置字体、颜色等

    sns.heatmap(df, annot=True, annot_kws={'size':8,'weight':'bold', 'color':'blue'})
    02554a1f7084a1f4f0fdb4cf8a66ad0a.png

    8、设置数字显示保留几位小数点

    sns.heatmap(df,annot=True,fmt='.1f') #这里设置保留一位小数点
    7fa3b1029ee9d30026d42d941472bf88.png

    9、用mask覆盖某些数据

    sns.heatmap(df, annot=True, mask = df<0) # 覆盖小于0的数据
    a4103bf3c2ce022d5602b0bb1e88525e.png

    10、制相关系数矩阵时,可以按下面代码绘制一半

    mask = np.zeros_like(df) # 设置0矩阵mask[np.triu_indices_from(mask)] = True #把矩阵上部分设置为1#mask[np.tril_indices_from(mask)] = True #把矩阵下部分设置为1#设置为1 的单元格将不再显示with sns.axes_style("white"):    ax = sns.heatmap(df, mask=mask)
    484c6d2d7169868b5eb95a61ba186886.png

    11、设置画布大小,分辨率,并保存图片

    lt.subplots(figsize = (5,5),dpi=150)# 用mask覆盖某些数据sns.heatmap(df,annot=True) # 覆盖小于0的数据# 保存图片plt.savefig("热力图.png")
    1b7c5ecb639ccaa58f7669e84e58f5f0.png

    以上文章来源于php中文网,作者 零到壹度

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    本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。

    前言

    用函数以及相关参数解析

    seaborn.heatmap(

    data,

    vmin=None, vmax=None,

    cmap=None,

    center=None,

    robust=False,

    annot=None,

    fmt=’.2g’,

    annot_kws=None,l

    inewidths=0,

    linecolor=’white’,

    cbar=True,

    cbar_kws=None,

    cbar_ax=None,

    square=False,

    xticklabels=’auto’, yticklabels=’auto’,

    mask=None,

    ax=None,

    **kwargs)

    vmin=None,vmax=None, # 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=None, # 设置颜色

    center=None,# 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=False, #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

    annot=None, #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=’.2g’, #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=None,# annot为True时,设置显示数字的颜色、大小、位置等。

    linewidths=0, #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=’white’, #切分热力图上每个矩阵小块的线的颜色,默认值是’white’

    cbar=True, #是否在热力图侧边绘制颜色刻度条,默认值是True

    cbar_kws=None, #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=None, #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=False, #设置热力图矩阵小块形状,默认值是False

    xticklabels=’auto’, yticklabels=’auto’, #控制每列/行标签名的输出

    mask=None, #覆盖某些数据

    ax=None, #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

    实操部分

    1、载入相关库

    df = pd.DataFrame(np.random.uniform(-1, 1, size=(5, 5)))

    2、生成随机DataFrame(array也可以,不过我更喜欢用DataFrame)

    df = pd.DataFrame(np.random.uniform(-1, 1, size=(5, 5)))

    3、默认参数画热力图

    sns.heatmap(df)

    4、改变图形颜色

    sns.heatmap(df,cmap='Blues')

    5、改变颜色取值范围(与图1对比)

    因为数据范围是-1到1,所以增大颜色取值范围,图表呈现的颜色会很相近。

    sns.heatmap(df,vmax=5,vmin=-5) #

    6、设置热力图的色彩中心对齐值

    sns.heatmap(df,center=-0.8)

    7、往格子里写入数据,并设置字体、颜色等

    sns.heatmap(df, annot=True, annot_kws={'size':8,'weight':'bold', 'color':'blue'})

    8、设置数字显示保留几位小数点

    sns.heatmap(df,annot=True,fmt='.1f') #这里设置保留一位小数点

    9、用mask覆盖某些数据

    sns.heatmap(df, annot=True, mask = df<0) # 覆盖小于0的数据

    10、制相关系数矩阵时,可以按下面代码绘制一半

    mask = np.zeros_like(df) # 设置0矩阵

    mask[np.triu_indices_from(mask)] = True #把矩阵上部分设置为1

    #mask[np.tril_indices_from(mask)] = True #把矩阵下部分设置为1

    #设置为1 的单元格将不再显示

    with sns.axes_style("white"):

    ax = sns.heatmap(df, mask=mask)

    11、设置画布大小,分辨率,并保存图片

    lt.subplots(figsize = (5,5),dpi=150)

    # 用mask覆盖某些数据

    sns.heatmap(df,annot=True) # 覆盖小于0的数据

    # 保存图片

    plt.savefig("热力图.png")

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    本文分享 CSDN - 松鼠爱吃饼干。

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    本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。

    前言

    用函数以及相关参数解析

    seaborn.heatmap(

    data,

    vmin=None, vmax=None,

    cmap=None,

    center=None,

    robust=False,

    annot=None,

    fmt=’.2g’,

    annot_kws=None,l

    inewidths=0,

    linecolor=’white’,

    cbar=True,

    cbar_kws=None,

    cbar_ax=None,

    square=False,

    xticklabels=’auto’, yticklabels=’auto’,

    mask=None,

    ax=None,

    **kwargs)

    vmin=None,vmax=None, # 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=None, # 设置颜色

    center=None,# 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=False, #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

    annot=None, #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=’.2g’, #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=None,# annot为True时,设置显示数字的颜色、大小、位置等。

    linewidths=0, #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=’white’, #切分热力图上每个矩阵小块的线的颜色,默认值是’white’

    cbar=True, #是否在热力图侧边绘制颜色刻度条,默认值是True

    cbar_kws=None, #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=None, #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=False, #设置热力图矩阵小块形状,默认值是False

    xticklabels=’auto’, yticklabels=’auto’, #控制每列/行标签名的输出

    mask=None, #覆盖某些数据

    ax=None, #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

    实操部分


    1、载入相关库

    df = pd.DataFrame(np.random.uniform(-1, 1, size=(5, 5)))

    2、生成随机DataFrame(array也可以,不过我更喜欢用DataFrame)

    df = pd.DataFrame(np.random.uniform(-1, 1, size=(5, 5)))

    37b34f8bfc497dbd9f8cea81b8bfbe10.png

    3、默认参数画热力图

    sns.heatmap(df)

    3638ab14989b40f5600ffe19bb6fba9a.png

    4、改变图形颜色

    sns.heatmap(df,cmap='Blues')

    858543ddb03210e21d69d4bc4799e36b.png

    5、改变颜色取值范围(与图1对比)

    因为数据范围是-1到1,所以增大颜色取值范围,图表呈现的颜色会很相近。

    sns.heatmap(df,vmax=5,vmin=-5) #

    900f6c9da527a1ecbbe9bc3e72492062.png

    6、设置热力图的色彩中心对齐值

    sns.heatmap(df,center=-0.8)

    b6fbd735f7729591138f2c450b2f5102.png

    7、往格子里写入数据,并设置字体、颜色等

    sns.heatmap(df, annot=True, annot_kws={'size':8,'weight':'bold', 'color':'blue'})

    92078f1be06916603d3f054679d790cb.png

    8、设置数字显示保留几位小数点

    sns.heatmap(df,annot=True,fmt='.1f') #这里设置保留一位小数点

    60ac71638d8ab2b3988eaf1c96e07179.png

    9、用mask覆盖某些数据

    sns.heatmap(df, annot=True, mask = df<0) # 覆盖小于0的数据

    d157e8eca2439f9de9fba90c29b81f86.png

    10、制相关系数矩阵时,可以按下面代码绘制一半

    mask = np.zeros_like(df) # 设置0矩阵
    
    mask[np.triu_indices_from(mask)] = True #把矩阵上部分设置为1
    #mask[np.tril_indices_from(mask)] = True #把矩阵下部分设置为1
    
    #设置为1 的单元格将不再显示
    with sns.axes_style("white"):
        ax = sns.heatmap(df, mask=mask)

    b5345cb23f260b956b99beef52dd00b0.png

    11、设置画布大小,分辨率,并保存图片

    lt.subplots(figsize = (5,5),dpi=150)
    
    # 用mask覆盖某些数据
    sns.heatmap(df,annot=True) # 覆盖小于0的数据
    
    # 保存图片
    plt.savefig("热力图.png")

    22b45477d09edf9537fd066e836ddf12.png

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  • 小O地图是一款基于互联网地图进行地图数据挖掘、处理、分析、图表的工具软件。...使用现有的商业门店位置,在地图上通过热力图方式展现,通过颜色深浅等方式展现门店分布密度,为新的门店选址提供直观的...

    图片

     

    小O地图是一款基于互联网地图进行地图数据挖掘、处理、分析、图表的工具软件。

    本文介绍使用小O地图进行用户坐标数据的热力图图表呈现。

     

    热力分布图是一种以特殊高亮的形式显示访客分布数量和访客所在的地理区域的图示,直观数据分布密度、地理位置,广泛应用在学术科研、城市规划、应急响应等领域。

     

     

    01【需求场景】

     

    下面列举一些热力图的应用场景:

     

    商业选址  

    使用现有的商业门店位置,在地图上通过热力图方式展现,通过颜色深浅等方式展现门店分布密度,为新的门店选址提供直观的依据,当然,如果有每个门店的人数等信息,也可以结合呈现,使数据更加直观真实的表达。

     

    辅助基站选址、网络优化

    利用获取的手机基站定位该区域的用户数量,通过基站位置坐标和负载的用户数,渲染热力图,通过颜色深浅表现区域网络负载,从而为基站增扩、网络优化提供直观依据 。

     

    展现景区游客流量  

    通过景区内部人员位置信息,通过热力图展现游客分布、人员聚集等情况,从而获得哪些景区景点更加吸引游客,分析景点负载、游客疏导等提供技术支持。 

     

     城市人员集会管控 

    使用热力图显示一个城市的某个地方人员比较集中甚至拥挤程度,颜色越深表示人员越多,颜色浅代表人比较少,为用户行程提供规避方案、为城市管理、应急保障提供数据支持。

     

    可以说,结合定位、地图信息的热力图,能够广泛应用在各种场景中,使 用户数据从传统表格中解脱,跃然与地图之上,让数据更加真实和生动,极大提升用户对数据的认识感知,突显数据应用。

    下面我们通过样例数据,介绍使用小O地图制作和展现热力图。

     

    02【数据准备】

     

    假设我们手中有一份故宫周围汽车服务的POI数据,如下图

    图片

     

    此数据事先可以在EXCEL中进行处理好。准备好数据后,我们开始使用小O地图制作热力图。

     

    03【操作步骤】

     

    【新建任务】

     

    启动小O地图,按下图示,选择新建任务,如下图,选择路径:地图图表 \ 热力图 \ 热力地图,设置名称和路径后,点击【确定】创建任务。

    小O地图所有功能均以任务方式执行,可以同时建立多个任务,每个任务对应一个任务文件,保存任务过程的数据。

     

    图片

     

     

    【导入数据】

    在任务栏上,选择上步新建的任务,【导入数据】,并选择事先准备好的数据源文件,【设置对应数据列】,如下图

    图片

     

    图片

     

     

     

    【制作图表】

    点击任务栏上的【图表】按钮,在弹出的向导界面中,点击新建按钮,选择制作热力图。如下图:

    图片

     

     

    图片

     

    如上图,【展示】热力图效果如下:

    图片

     

    支持多种类型热力图

     

    正方形网格热力图

    å¾ç

     

    蜂窝热力图

    图片

     

    可以通过修改参数,调整热力图效果

    调小半径值 效果图

    图片

     

     

    调大半径值 效果图

    图片

     

     

    修改透明参数 效果图

    图片

     

    通过修改不同参数,能够获得不同热力图效果。

    生成热力图目前只能已截图方式保存,为方便截图,可将小O地图界面调整至最大,如下图,一次点击数字的位置,收起侧边栏。

     

    图片

     

    全屏图,这样就可以全屏截图,方便插入PPT、Word等文档中。

    图片

     

    此外,小O地图还提供了多种地图样式供选择,可以配合热力图的呈现效果

    图片

     

     

    下面是切换地图底色的效果

    图片

     

    图片

     

    图片

     

     

    也可以关闭底图的图层,让效果看起来更清晰

    图片

     

     

    更多功能不再赘述,文末有下载链接,可以下载使用亲自体验

     

    04【后记】

     

    除了热力图,小O地图提供多种图表供用户使用,下表个是目前支持的功能,后续我们会继续编写专门教程供参考。

    图片

     

    补充一些截图

     

    【标点地图】

    图片

     

     

    【气泡图】

    图片

     

    暂时先到此!

     

    【本文完】

     


    欢迎微信搜索 小O地图  公众号 

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    技术QQ群:955 924 536

     

     

     

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  • 14 数据可视化

    2020-07-01 17:56:05
    文本表、热力图、地图、面积图、饼图、散点图、甘特图、气泡图、靶心图、树状图、堆叠条 某个变量的分布情况:直方图 两个变量之间的相关性、分布情况:散点图 商业智能分析软件: Tableau:国外软件,适合BI...
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  • 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理以下...散点图、折线图、直方图、条形图、箱线图、饼图、热力图等。折线图python源码:impo...
  • Echart

    2017-05-05 10:42:00
    支持的图形有:折线图,柱状图,饼图,散点图 等以及复杂的地图,热力图,树图,关系图等。 图表的构建过程比较简单,echarts提供了调用接口,那些图表都是被封装好的js文件,只需要把自己的数据封装成这些图表所...

空空如也

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商业热力图