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  • 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!

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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

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  • 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....

    描述

    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.charts import Geo
    from pyecharts import options
    from pyecharts.globals import GeoType
    import pandas as pd
    import webbrowser
    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    import cv2
    from PIL import Image
    import random
    import cmath
    
    gap_size = 400
    image_cols = 1148 + gap_size  # 横坐标
    image_rows = 1501 + gap_size  # 纵坐标
    image = Image.new("RGB", (image_cols, image_rows))
    star_num = 100  # 星星个数
    
    for k in range(star_num):
        star_row = random.randint(gap_size/2, image_rows-gap_size/2)
        star_col = random.randint(gap_size/2, image_cols-gap_size/2)
        impact_cols = [star_col+i-50 for i in range(100)]
        impact_rows = [star_row+i-50 for i in range(100)]
        
        # 每个star的影响范围
        for wide in impact_cols:
            for height in impact_rows:
                position_near = (wide, height) # 取全图中的一个点
                pixBefore = image.getpixel(position_near) # 取一下当前的像素值
                base_value = 200 # 影响基值,现在先写成200
    
                # 影响系数 = 一个和距离有关的值, 或者是其他的
                distance = (cmath.sqrt( pow(wide-star_col,2) + pow(height-star_row,2)) ).real
                impact_factor = 1 / (distance+1)
    
                # 影响因子大于一定的值再计算
                if impact_factor > 0.02:
                    # 影响的值 = 影响系数 * 影响基值
                    impact_value = impact_factor * base_value
                    pixAfter = (pixBefore[0] + int(impact_value), pixBefore[1]+ int(impact_value), pixBefore[2]+ int(impact_value))
                    image.putpixel(position_near, pixAfter)
    
            image.save("star.png")
    
    
    
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  • 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...

    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() Python热力图寻找缺失数据

    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

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