


Apprentissage rapide : dessiner des cartes thermiques et des nuages de points avec Python
Apprenez rapidement : dessinez des cartes thermiques et des nuages de points à l'aide de Python (avec des exemples de code)
Introduction :
Dans la visualisation de données, les cartes thermiques et les nuages de points sont deux types de graphiques courants. Les cartes thermiques peuvent afficher visuellement la distribution et les tendances changeantes des données, tandis que les nuages de points conviennent pour montrer la corrélation entre plusieurs points de données. Cet article expliquera comment utiliser Python pour dessiner ces deux graphiques et donnera des exemples de code spécifiques.
1. Dessinez une carte thermique
- Préparer les données
Dessiner une carte thermique nécessite de préparer un tableau bidimensionnel (matrice) comme données d'entrée. La valeur de chaque élément représente la profondeur de couleur ou la chaleur du lieu. Voici un exemple simple utilisant la bibliothèque numpy pour générer une matrice aléatoire 3x3 comme données d'entrée :
import numpy as np data = np.random.rand(3, 3)
- Dessiner une carte thermique
Utilisez la fonction imshow de la bibliothèque matplotlib pour dessiner une carte thermique, qui accepte un tableau bidimensionnel comme données d'entrée et peut déterminer automatiquement la profondeur de la couleur en fonction de la valeur numérique des données. Voici un exemple simple :
import matplotlib.pyplot as plt plt.imshow(data, cmap='hot', interpolation='nearest') plt.colorbar() # 添加颜色渐变条 plt.show()
Dans le code ci-dessus, une palette de couleurs chaude est utilisée pour mapper les valeurs plus petites au jaune vif et les valeurs plus grandes au rouge foncé, et le paramètre d'interpolation est utilisé pour spécifier la méthode d'interpolation.
2. Dessinez un nuage de points
- Préparer les données
Dessiner un nuage de points nécessite de préparer deux tableaux unidimensionnels, représentant respectivement la coordonnée x et la coordonnée y des points de données. Voici un exemple simple utilisant la bibliothèque numpy pour générer un ensemble aléatoire de points de données :
import numpy as np x = np.random.rand(100) y = np.random.rand(100)
- Tracez un nuage de points
Tracez un nuage de points en utilisant la fonction scatter de la bibliothèque matplotlib, qui accepte deux tableaux unidimensionnels en entrée données, représentant respectivement la coordonnée x et la coordonnée y du point de données. Voici un exemple simple :
import matplotlib.pyplot as plt plt.scatter(x, y, marker='o', c='r') # 使用红色的圆点表示散点图 plt.xlabel('X') # 设置x轴标签 plt.ylabel('Y') # 设置y轴标签 plt.title('Scatter Plot') # 设置图表标题 plt.show()
Dans le code ci-dessus, utilisez le paramètre marqueur pour spécifier la forme du marqueur des points de dispersion et le paramètre c pour spécifier la couleur des points de dispersion.
Conclusion :
Cet article présente la méthode d'utilisation de Python pour dessiner des cartes thermiques et des nuages de points, et donne des exemples de code spécifiques. En étudiant ces exemples de codes, les lecteurs peuvent rapidement commencer à dessiner des cartes thermiques et des nuages de points, et effectuer une analyse visuelle des données. Dans le même temps, les lecteurs peuvent également effectuer un développement secondaire et une optimisation en fonction de leurs propres besoins pour obtenir des effets de visualisation de données plus personnalisés.
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!

Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Python et C ont des différences significatives dans la gestion et le contrôle de la mémoire. 1. Python utilise la gestion automatique de la mémoire, basée sur le comptage des références et la collecte des ordures, simplifiant le travail des programmeurs. 2.C nécessite une gestion manuelle de la mémoire, en fournissant plus de contrôle mais en augmentant la complexité et le risque d'erreur. Quelle langue choisir doit être basée sur les exigences du projet et la pile de technologie d'équipe.

Les applications de Python en informatique scientifique comprennent l'analyse des données, l'apprentissage automatique, la simulation numérique et la visualisation. 1.Numpy fournit des tableaux multidimensionnels et des fonctions mathématiques efficaces. 2. Scipy étend la fonctionnalité Numpy et fournit des outils d'optimisation et d'algèbre linéaire. 3. Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données. 4.Matplotlib est utilisé pour générer divers graphiques et résultats visuels.

Que ce soit pour choisir Python ou C dépend des exigences du projet: 1) Python convient au développement rapide, à la science des données et aux scripts en raison de sa syntaxe concise et de ses bibliothèques riches; 2) C convient aux scénarios qui nécessitent des performances élevées et un contrôle sous-jacent, tels que la programmation système et le développement de jeux, en raison de sa compilation et de sa gestion de la mémoire manuelle.

Python est largement utilisé dans la science des données et l'apprentissage automatique, s'appuyant principalement sur sa simplicité et son puissant écosystème de bibliothèque. 1) Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données, 2) Numpy fournit des calculs numériques efficaces, et 3) Scikit-Learn est utilisé pour la construction et l'optimisation du modèle d'apprentissage automatique, ces bibliothèques font de Python un outil idéal pour la science des données et l'apprentissage automatique.

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.


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