히트 맵은 데이터의 패턴과 추세를 식별하는 데 유용하며, 데이터에 대한 추가 정보를 제공할 수 있는 텍스트 레이블이나 숫자 값과 같은 주석을 셀에 추가하여 추가로 사용자 정의할 수 있습니다. 이 기사에서는 Python에서 Seaborn을 사용하여 히트맵 셀 주석에 텍스트를 추가하는 방법에 대해 설명합니다. 텍스트의 글꼴 크기, 색상 및 서식 변경과 같은 텍스트 주석을 사용자 정의하기 위해 Seaborn에서 사용할 수 있는 다양한 방법과 옵션을 살펴보겠습니다.
히트맵(또는 히트맵)은 2차원 플롯에 다양한 색상을 사용하여 현상의 강도를 나타내는 데이터 시각화 방법입니다. 색상은 독자에게 현상이 시간과 공간에 따라 어떻게 클러스터링되거나 변화하는지 보여주기 위해 색조나 채도가 다를 수 있습니다. 히트맵은 크게 클러스터 히트맵(Cluster Heat Map)과 공간 히트맵(Spatial Heat Map)으로 나뉜다.
클러스터 히트맵은 현상과 범주를 고정 크기 셀 매트릭스로 구성된 행과 열로 표시합니다. 클러스터의 순서는 의도적이고 다소 무작위적이며 통계 연구를 통해 제안되거나 밝혀지도록 의도되었습니다. 셀의 크기는 완전히 무작위이지만 읽을 수 있을 만큼 충분히 큽니다. 공간 히트맵에는 단위 개념이 없으며 현상은 끊임없이 변화하는 것으로 간주되므로 크기의 위치는 해당 공간에서의 위치에 따라 달라집니다.
Seaborn은 데이터로부터 차트와 그래프를 만들기 위한 Python 패키지입니다. matplotlib을 기반으로 하며 pandas 라이브러리와 잘 작동합니다.
Seaborn은 데이터 발견, 시각화 및 이해를 돕습니다. 전체 데이터 세트가 포함된 데이터 프레임 및 배열을 처리하고 필요한 의미 체계 매핑 및 통계 집계를 수행하는 플로팅 방법을 사용하여 통찰력 있는 차트를 생성합니다. 선언적 데이터 세트 중심 API를 사용하면 차트 구성 요소 렌더링의 기술적 세부 사항보다는 차트 구성 요소의 의미에 집중할 수 있습니다.
일련번호 |
속성 |
정의 |
---|---|---|
1. |
dt |
2D 데이터 세트를 ndarray로 변환하는 데 사용됩니다. pandas를 사용하는 DataFrame이 제공되면 열 데이터를 사용하여 행과 열을 지정할 수 있습니다. |
2. |
vamx 및 vmin |
컬러맵의 시작점으로 사용되는 값을 제공합니다. 제공되지 않으면 데이터 및 기타 키워드 인수에서 값이 추론됩니다. |
3. |
cmap |
데이터 값이 색 공간에 매핑되는 방식을 정의합니다. 기본값을 지정하지 않으면 중앙값 설정 여부에 따라 달라집니다. |
4. |
센터 |
다른 데이터 세트를 그릴 때 컬러 맵을 설정하는 데 사용되는 중심 값입니다. 다른 매개변수가 지정되지 않은 경우 이 매개변수는 기본 색상 맵을 변경합니다. |
5. |
안돼 |
annot 매개변수의 값이 true이면 각 히트맵 셀에 데이터가 기록됩니다. |
6. |
annot_kws |
annot 매개변수의 값이 true인 경우에만 matplotlib.axes.Axes.text() 함수의 매개변수를 정의합니다. |
7. |
linewidhts |
이 매개변수는 각 셀 사이의 구분선 너비를 정의합니다. |
8. |
라인컬러 |
이 매개변수는 각 셀 사이를 구분하는 선의 색상을 정의합니다. |
9. |
cbar |
컬러바를 그려야 하는지 여부를 정의합니다. |
热力图的行和列可以进行注释以提供额外的上下文。通常将annot选项设置为True以在热力图的顶部显示数据值。
Annot − sns.heatmap() 的 annot(注释)功能允许您在 Python seaborn 热力图中显示与每个单元格关联的数值。我们可以显示所选单元格的原始数字,或根据您的指示显示不同的数字。将 True 传递给 annot 将导致在每个热力图单元格中显示该值。
Fmt − annot参数仅允许将数值添加到Python热力图单元格中,而fmt参数允许添加字符串(文本)值。
在这里,创建了一个包含字符串值的2D numpy数组,并将其传递给annot。另外,字符串值"s"被传递给fmt。
import numpy as n import matplotlib.pyplot as p import seaborn as s # creating random data using numpy df = n.array([[11, 12, 13, 14, 15], [16, 17, 18, 19, 20], [21, 22, 23, 24, 25]]) # creating text array using numpy tx = n.array([['Amy', 'Bryn', 'Calis', 'Daisy', 'Eagel'], ['Fin', 'Garry', 'Hary', 'Ingleis', 'Jack'], ['Kim', 'Lasy', 'Mia', 'Nia', 'Olivia']]) # creating subplot figure, axx = p.subplots() # defining heatmap on current axes using seaborn axx = s.heatmap(df, annot=tx, fmt="")
在本文中,我们了解到热力图可以在二维图表中显示现象的大小,并可用于数据可视化。我们已经看到了如何使用Python的Seaborn库来定义热力图,以及定义热力图的语法和参数。最后,我们还了解了如何使用属性annot和fmt来在热力图的单元格注释中添加文本。
위 내용은 Python에서 seaborn을 사용하여 히트맵 셀 주석에 텍스트를 추가하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!