Matplotlib를 사용하여 분산된 데이터를 히트맵으로 변환하는 방법은 무엇입니까?

산점 데이터를 히트맵으로 시각화

데이터를 산점도로 그리는 것은 널리 사용되는 시각화 기술입니다. 그러나 대규모 데이터세트의 경우 히트맵은 더 간결하고 직관적인 표현을 제공합니다. 이 기사에서는 다용도 Matplotlib 라이브러리를 사용하여 분산된 데이터를 히트맵으로 변환하는 방법을 살펴봅니다.

제공된 샘플 데이터는 10,000개의 X, Y 데이터 포인트로 구성됩니다. Matplotlib에 내장된 히트맵 기능에는 사전 처리된 셀 값이 필요하므로 분산된 원시 데이터에서 히트맵을 생성하기가 어렵습니다.

히스토그램2d를 사용하여 히트맵 생성

이러한 한계를 극복하기 위해 NumPy의 histogram2d 함수. 이 방법은 2차원 히스토그램을 생성하여 데이터 포인트의 확률 밀도를 추정합니다.

histogram2d 함수는 데이터를 개별 빈으로 양자화하여 색상 강도가 각 빈의 데이터 포인트 빈도를 나타내는 히트맵을 생성합니다. cell.

히트맵 매개변수 사용자 정의

빈 수를 조정하여 히트맵 해상도를 수정할 수 있습니다.

또한 Matplotlib를 사용하면 히트맵 스타일을 광범위하게 사용자 정의할 수 있습니다. 색 구성표, 보간 방법 및 주석을 포함합니다. 추가 사용자 정의 옵션에 대해서는 Matplotlib의 문서를 살펴보세요.

위 내용은 Matplotlib를 사용하여 분산된 데이터를 히트맵으로 변환하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!