Python で ECharts を使用してヒート マップを描画する方法

ECharts を使用して Python でヒート マップを描画する方法

ヒート マップは、色深度に基づいてデータの変化を表示する視覚化手法であり、分析に広く使用されています。ホットスポット密度、傾向分析や相関分析などのシナリオ。 Python では、ECharts ライブラリを使用してヒート マップを描画し、特定のコード例を通じてその使用法をデモンストレーションできます。

ECharts は、ヒート マップを含む複数のグラフ タイプをサポートする強力なデータ視覚化ライブラリです。始める前に、まず ECharts ライブラリをインストールする必要があります。 pip を使用して、次のコマンドでインストールできます:

pip install pyecharts

インストールが完了したら、次のコードでヒート マップを描画できます:

from pyecharts.charts import HeatMap
import random

data = []
for i in range(10):
    for j in range(10):
        data.append([i, j, random.randint(0, 100)])

heatmap = (
    HeatMap()
    .add_xaxis(range(10))
    .add_yaxis("", range(10), data)
    .set_global_opts(
        visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(),
        title_opts=opts.TitleOpts(title="热力图示例")
    )
)

heatmap.render("heatmap.html")

上記のコードでは、最初にインポートします。 ヒートマップクラスとrandomモジュール。次に、二重ループを通じてランダム データのセットが生成されます。ここでは、各要素の値が 0 ～ 100 のランダムな整数である 10x10 行列を生成します。

次に、HeatMap インスタンスを作成し、add_xaxis メソッドを使用して、add_yaxis# を使用して X 軸の値の範囲を 0 から 9 に設定しました。 # #メソッドは、y 軸の値の範囲を 0 から 9 に設定し、以前に生成されたランダム データを渡します。

X 軸と Y 軸のデータを設定した後、

set_global_opts メソッドを使用してヒート マップのグローバル オプションを設定できます。ここでは、基本的なビジュアル マッピング オプションとタイトル オプションを設定します。

最後に、

render メソッドを呼び出して、ヒート マップを HTML ファイルとして保存します。ブラウザでファイルを開いてヒート マップの結果を表示できます。

上記の手順により、ECharts を使用して Python でヒート マップを簡単に描画できます。もちろん、ECharts はさらにカスタマイズされたオプションや機能もサポートしており、特定のニーズに応じてグラフのスタイル、インタラクティブな効果などを設定できます。この記事が、ECharts を使用してヒート マップを描画し、データ視覚化の分野で創造性を刺激するのに役立つことを願っています。

以上がPython で ECharts を使用してヒート マップを描画する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。