빠른 학습: Python을 사용하여 히트맵 및 산점도 그리기

빠른 학습: Python을 사용하여 히트맵 및 산점도 그리기(코드 예제 포함)

소개:
데이터 시각화에서 히트맵과 산점도는 두 가지 일반적인 차트 유형입니다. 히트 맵은 데이터의 분포와 변화 추세를 시각적으로 표시할 수 있는 반면, 산점도는 여러 데이터 포인트 간의 상관 관계를 표시하는 데 적합합니다. 이 기사에서는 Python을 사용하여 이 두 차트를 그리는 방법을 소개하고 구체적인 코드 예제를 제공합니다.

1. 히트맵 그리기

1. 데이터 준비
   히트맵을 그리려면 입력 데이터로 2차원 배열(행렬)을 준비해야 합니다. 각 요소의 값은 해당 위치의 색상 심도 또는 열을 나타냅니다. 다음은 numpy 라이브러리를 사용하여 입력 데이터로 3x3 무작위 행렬을 생성하는 간단한 예입니다.

import numpy as np

data = np.random.rand(3, 3)

2. 열 지도 그리기
   matplotlib 라이브러리의 imshow 함수를 사용하여 2차원 배열을 허용하는 열 지도를 그립니다. 입력 데이터로 데이터의 수치를 기반으로 색상의 깊이를 자동으로 결정할 수 있습니다. 간단한 예는 다음과 같습니다.

import matplotlib.pyplot as plt

plt.imshow(data, cmap='hot', interpolation='nearest')
plt.colorbar()  # 添加颜色渐变条
plt.show()

위 코드에서는 핫 컬러맵을 사용하여 작은 값을 밝은 노란색에, 큰 값을 진한 빨간색에 매핑하고 보간 매개변수를 사용하여 보간 방법을 지정합니다.

2. 산점도 그리기

1. 데이터 준비
   산점도를 그리려면 데이터 포인트의 x 좌표와 y 좌표를 각각 나타내는 두 개의 1차원 배열을 준비해야 합니다. 다음은 numpy 라이브러리를 사용하여 임의의 데이터 포인트 세트를 생성하는 간단한 예입니다.

import numpy as np

x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)

2. 산점도 플롯
   두 개의 1차원 배열을 입력으로 받아들이는 matplotlib 라이브러리의 산점도 함수를 사용하여 산점도 플롯 데이터 포인트의 x 좌표와 y 좌표를 각각 나타내는 데이터입니다. 다음은 간단한 예입니다.

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()

위 코드에서 marker 매개변수를 사용하여 분산점의 마커 모양을 지정하고 c 매개변수를 사용하여 분산점의 색상을 지정합니다.

결론:
이 기사에서는 Python을 사용하여 히트 맵과 산점도를 그리는 방법을 소개하고 구체적인 코드 예제를 제공합니다. 이러한 샘플 코드를 연구함으로써 독자는 신속하게 히트 맵 및 산점도 그리기를 시작하고 데이터의 시각적 분석을 수행할 수 있습니다. 동시에 독자는 보다 개인화된 데이터 시각화 효과를 얻기 위해 자신의 필요에 따라 2차 개발 및 최적화를 수행할 수도 있습니다.

위 내용은 빠른 학습: Python을 사용하여 히트맵 및 산점도 그리기의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!