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  • 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 

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  • python热力图

    2021-05-03 20:56:57
    主要是记录一下,首先是对日期的处理,把csv里面的日期,转换成python可以识别的日期,之后又把它转换成月份/日期 我的数据是第一列为日期,其他列的列名都为年份 sb.heatmap之后报错,后来发现需要将index设为...

    其实之前网上有很多代码

    主要是记录一下,首先是对日期的处理,把csv里面的日期,转换成python可以识别的日期,之后又把它转换成月份/日期

    我的数据是第一列为日期,其他列的列名都为年份

    sb.heatmap之后报错,后来发现需要将index设为日期

    以此记录

    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    import pandas as pd
    import seaborn as sb
    from matplotlib import colors
    
    
    data=pd.read_csv("H:\\mission\\in_index\\CAC4_is_route_1979_2021_date.csv") #extent_LS.csv,encoding='gb18030'
    
    #ex=sb.load_dataset("flights")\
    #        .pivot("month","year","passengers")
    
    data['date'] = pd.to_datetime(data['date'])
    data['date'] = data['date'].dt.strftime('%m/%d')
    data = data.set_index(['date'])
    data.head() 
    sb.set_context({"figure.figsize":(8,8)})
    cmap = colors.ListedColormap(["salmon", "white","royalblue"])
    ax=sb.heatmap(data=data,linewidths=0.3,cmap=cmap,linecolor="black")#,cbar_kws={'label': 'Christmas colorbar'}
    colorbar = ax.collections[0].colorbar
    colorbar.set_ticks([-0.75,0,0.75])
    colorbar.set_ticklabels(['not navigable', 'Nodata','navigable'])
    #加了一下colorbar的边框线
    colorbar.outline.set_linewidth(2)
    colorbar.outline.set_edgecolor('black')
    colorbar.outline.set_visible(True)
    
    #colorbar.
    ax.set_ylabel('Date')
    ax.set_xlabel('Year') 
    s1 = ax.get_figure()
    s1.savefig('H:\mission\plot\is_route_1979_2021_HeatMap.jpg',dpi=300,bbox_inches='tight')

     

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  • python热力图绘制

    2021-03-13 18:51:45
    根据图片数据绘制热力图 色彩选择 #热力图绘制 import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import numpy as np import cv2 img1 = cv2.imread('img/EX.png', 0) img1 = cv2.fastNlMeansDenoising(img1...

    根据图片数据绘制热力图

    色彩选择

    #热力图绘制
    import matplotlib.pyplot as plt
    import seaborn as sns
    import numpy as np
    import cv2
    
    img1 = cv2.imread('img/EX.png', 0)
    img1 = cv2.fastNlMeansDenoising(img1, None, 25, 3, 21)
    # img1 = cv2.medianBlur(img1,3)
    H,W = img1.shape
    for j in range(0,W):
      for k in range(0,15):
        if img1[k,j] > 150:
          img1[k,j] = 150
    #修改展示图像 调整画布大小
    img = np.zeros((H, W), dtype=np.uint8)
    plt.imshow(img,cmap = 'gray')
    #找到热力图
    data = sns.heatmap(img1, cmap='vlag',cbar=True, cbar_kws={"shrink": .10}) #Reds autumn_r
    s1 = data.get_figure()
    plt.axis('off')
    plt.subplots_adjust(top = 1, bottom = 0, right = 1, left = 0, hspace = 0, wspace = 0)
    plt.margins(0,0)
    plt.show()
    s1.savefig('img/EXhot.png',bbox_inches = 'tight',dpi=96,pad_inches = 0)
    
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  • 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 ...

    python的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 axes
    import pylab
    pylab.mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']#防止中文乱码
    pylab.mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False#防止中文乱码
    def draw_heatmap(data,xlabels,ylabels):
        cmap = cm.Blues
        figure=plt.figure(facecolor='w')
        ax=figure.add_subplot(2,1,1,position=[0.1,0.15,0.8,0.8])
        ax.set_yticks(range(len(ylabels)))
        ax.set_yticklabels(ylabels)
        ax.set_xticks(range(len(xlabels)))
        ax.set_xticklabels(xlabels)
        vmax=data[0][0]
        vmin=data[0][0]
        for i in data:
            for j in i:
                if j>vmax:
                    vmax=j
                if j<vmin:
                    vmin=j
        map=ax.imshow(data,interpolation='nearest',cmap=cmap,aspect='auto',vmin=vmin,vmax=vmax)
        cb = plt.colorbar(mappable=map,cax=None,ax=None,shrink=0.5)
        plt.xticks(rotation=90)  # 将字体进行旋转
        plt.yticks(rotation=360)
        plt.show()
    data = pd.read_csv('test.csv',encoding='gbk')
    a = [[1063620,291288,213322,120233,972752,1896180,483012,1609664,413538,778350,420643,212472,2599510,1574470,254141],[258914,48064,31948,19534,142792,295841,69143,291524,78926,90238,79336,47938,454656,271486,35304],[517687,135483,68418,66670,301544,777798,307562,810314,234086,238859,145959,125258,1480672,764612,153237],[277377,38581,31145,17612,121162,254534,60746,253148,62054,93499,63346,36422,356036,212109,27758],[19030,2835,2174,1575,7325,18258,6837,23457,5340,5277,5120,4017,34122,21314,2961],[351720,107299,57186,55485,337368,563436,188368,563515,128047,178664,117886,72451,798121,444825,65599]]
    
    
    xlabels= [u'3C电子',u'房产家居',u'服饰',u'健康保健',u'金融财经',u'旅游',u'美容美体',u'汽车',u'求职&教育',u'奢侈品',u'体育健身',u'网游',u'休闲&爱好',u'影视娱乐',u'孕婴育儿']
    ylabels= ['iphoneX','mix2','oppor11','samsang','vivo','mate10']
    draw_heatmap(a,xlabels,ylabels)
    

    结果:

     

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  • 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)...
  • 使用seaborn包与矩阵中的数据,绘制热力图 import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import os import pandas as pd import datetime as dt def heatmap_fig(val_matrix, columns, rows, name): #...
  • 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....
  • python 热力图heatmap seaborn库

    千次阅读 2019-09-25 09:11:18
    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: vmin, vmax : floats, optional ...
  • h=sns.heatmap(C1,fmt='g', cmap=name,annot=True,cbar=False) #画热力图,设置cbar=Falese cb=h.figure.colorbar(h.collections[0]) #显示colorbar cb.ax.tick_params(labelsize=size) #设置colorbar刻度字体大小...
  • 这是今天我制作完成的一个热力图(heatmap),看起来还比较美观。热力图的x轴表示常见的水果,y轴表示月份,每个色块的颜色值代表销量,颜色越接近红色表示对应水果在对应月份的销量越大。这...
  • 为什么我画出来的是这样的?x轴y轴上都没有坐标?去掉ax.xaxis.set_major_locator反而就能显示出来了,但是很密?有大神知道怎么修改吗? <p><img alt="" height="611" src=...
  • python下面,可用pandas得到dataframe, 比如下面格式: 用dataframe的pivot 方法, xdf=df.pivot("hour", "weekday", "count") 得到新的dataframe 如图: 新的dataframe xdf 用下面的code即可得到热力图: (jupyter ...
  • 本例是绘制如下效果的热力图的代码示例: 使用 热力图的绘制依赖于seaborn库, 可以通过 pip install seaborn下载。 假设已经拥有了一个2维矩阵G,矩阵的每个元素对应于热力图的每个格子, 那么就可以用以前代码: ...
  • 根据公式实现功能 function coeff... end %函数myPearson结束 根据函数计算系数 再利用python的seaborn画出热力图 这里的数字为pearson相关系数 参考链接:https://blog.csdn.net/aabbcc456aa/article/details/20950987
  • python绘制热力图heatmap

    2021-01-20 04:12:09
    本文实例为大家分享了python绘制热力图的具体代码,供大家参考,具体内容如下 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 ...
  • Python绘制热力图示例

    2020-09-18 14:47:17
    主要介绍了Python绘制热力图,结合实例形式分析了Python使用pyheatmap及matplotlib模块进行数值计算与图形绘制相关操作技巧,需要的朋友可以参考下
  • python绘制热力图

    千次阅读 2019-07-23 17:24:08
    查看网上各大博客, 关于python绘制热力图的博客文章有很多,但是发觉绝大多数都是直接在中国地图或者世界地图上甚至于是 某个城市的地图上进行绘制热力图,也就是说,热力图的底图是无法改变的,比较有印象的四种方法,...
  • 通过python生成热力图,可以调用Excel格式文件,和.csv类型文件,或者单一数据点形成热力图
  • Python实现热力图

    千次阅读 2019-12-09 15:01:47
    什么是热力图? 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。——摘自百度百科 热力图可以直接提供可视化页面...
  • Python 绘制热力图

    万次阅读 2017-05-18 19:58:32
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  • Python绘制热力图

    千次阅读 2020-03-19 17:24:34
    最近研究需要用热力图表示矩阵,就顺便学习了一下,这里主要总结一下常用的颜色,方便查询。 首先,直接来代码 pathname = "(自己的文件目录)" fp = open(pathname, "rb") x = pickle.load(fp) # x表示当前的矩阵 ...
  • Python如如何何绘绘制制日日历历图图和和热热力力图图 这篇文章主要介绍了Python如何绘制日历图和热力图帮助大家更好的理解和学习Python感兴趣的朋友可以了 解下 文以2019年全国各城市的空气质量观测数据为例利用...
  • Python热力图

    2020-12-17 22:48:34
    from pylab import * def f(x,y): return (1-x/2+x**5+y**3)*np.exp(-x**2-y**2) n = 256 x = np.linspace(-3,3,n) y = np.linspace(-3,3,n) X,Y = np.meshgrid(x,y) contourf(X, Y, f(X,Y), 8, alpha=.75, cmap=...

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