Exemple de visualisation de données en Python : carte thermique

Avec l'avènement de l'ère des données, la visualisation des données est devenue de plus en plus un élément indispensable de l'analyse des données. En Python, il existe de riches bibliothèques d'outils de visualisation, telles que Matplotlib, Seaborn, etc. Cet article présente principalement l'une des méthodes pour implémenter des cartes thermiques, dans l'espoir d'être utile aux lecteurs dans la visualisation de données Python.

1. Introduction aux cartes thermiques
Les cartes thermiques, également appelées cartes de densité, utilisent la profondeur de couleur pour représenter la densité des données. En visualisation de données, les cartes thermiques offrent une méthode de présentation plus intuitive et peuvent exprimer clairement la distribution spatiale des données.

2. Implémentation de la carte thermique
En Python, nous pouvons utiliser la fonction heatmap de la bibliothèque Seaborn pour dessiner des cartes thermiques.

Les étapes spécifiques sont les suivantes :

1. Importer les bibliothèques requises :

importer numpy en tant que np
importer seaborn en tant que sns
importer matplotlib.pyplot en tant que plt

2. Préparer les données :
   Pour faciliter la démonstration, nous utilisons un générateur aléatoire La matrice est utilisée comme exemple de données :

data = np.random.rand(10, 10)

3. Dessinez la carte thermique :
   Utilisez la fonction sns.heatmap pour dessiner la carte thermique :

sns.heatmap(data, cmap ='coolwarm')

Dans celui-ci, le paramètre cmap spécifie les paramètres de couleur de la carte thermique. Ici, nous utilisons la palette de couleurs coolwarm.

Après avoir exécuté le code ci-dessus, vous pouvez obtenir une simple carte thermique.

3. Code complet
Ce qui suit est un exemple de code complet, qui montre comment implémenter une carte thermique plus complète. Y compris les axes de coordonnées, les étiquettes, etc. Tracer la figure thermique

heatmap = sns.heatmap(data, cmap='coolwarm')

Définir le nom de l'axe

heatmap.set_xlabel('X-label')

heatmap.set_ylabel('Y-label')

Définir le titre de la figure thermique

heatmap.set_title('Heatmap')

Ajouter une étiquette

for i in range(len(data)):

for j in range(len(data[0])):
    plt.text(j + 0.5, i + 0.5, round(data[i][j], 2),
             ha="center", va="center", color="white")

Afficher l'image

plt.show()

Exécution du code ci-dessus , nous pouvons obtenir une carte thermique avec une bordure, des noms d'axes et des étiquettes de graduation.

4. Résumé

La bibliothèque Seaborn en Python fournit une méthode rapide pour dessiner des cartes thermiques, et des effets exquis peuvent être obtenus avec des paramètres appropriés. Grâce à l'introduction de cet article, les lecteurs peuvent devenir plus compétents dans l'utilisation des outils de visualisation Python pour afficher leurs propres données.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!