Python에서 ECharts를 사용하여 히트맵을 그리는 방법

Python에서 ECharts를 사용하여 히트맵을 그리는 방법

히트맵은 색상 깊이에 따라 데이터 변화를 표시하는 시각적 방법으로 핫스팟 밀도 분석, 추세 및 상관 분석과 같은 시나리오에서 널리 사용됩니다. Python에서는 ECharts 라이브러리를 사용하여 히트 맵을 그리고 특정 코드 예제를 통해 그 사용법을 시연할 수 있습니다.

ECharts는 히트 맵을 포함한 다양한 차트 유형을 지원하는 강력한 데이터 시각화 라이브러리입니다. 시작하기 전에 먼저 ECharts 라이브러리를 설치해야 합니다. 다음 명령을 통해 pip를 사용하여 설치할 수 있습니다.

pip install pyecharts

설치가 완료된 후 다음 코드를 통해 히트맵을 그릴 수 있습니다.

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")

위 코드에서는 먼저 HeatMap을 가져옵니다. > 클래스 및 임의 모듈. 그런 다음 이중 루프를 통해 임의의 데이터 세트가 생성됩니다. 여기서는 10x10 행렬을 생성합니다. 여기서 각 요소의 값은 0에서 100 사이의 임의의 정수입니다. HeatMap类和random模块。然后，通过一个双重循环生成了一组随机数据。这里我们生成了一个10x10的矩阵，每个元素的值是一个0到100之间的随机整数。

接下来，我们创建了一个HeatMap实例，并利用add_xaxis方法设置x轴的值范围为0到9，利用add_yaxis方法设置y轴的值范围为0到9，并传入之前生成的随机数据。

在设置完x轴和y轴的数据之后，我们可以通过set_global_opts方法来设置热力图的全局选项。这里我们设置了一个基本的视觉映射选项和标题选项。

最后，我们调用render

다음으로 HeatMap의 인스턴스를 생성하고 add_xaxis 메서드를 사용하여 x축 값 범위를 0에서 9까지 설정하고 add_yaxis 이 메소드는 y축의 값 범위를 0에서 9까지 설정하고 이전에 생성된 임의의 데이터를 전달합니다.

x축, y축 데이터를 설정한 후 set_global_opts 메서드를 통해 히트맵의 전역 옵션을 설정할 수 있습니다. 여기서는 기본적인 시각적 매핑 옵션과 제목 옵션을 설정합니다. 🎜🎜마지막으로 render 메소드를 호출하여 히트맵을 HTML 파일로 저장합니다. 브라우저에서 파일을 열어 열 지도 결과를 볼 수 있습니다. 🎜🎜위 단계를 통해 ECharts를 사용하여 Python에서 히트맵을 쉽게 그릴 수 있습니다. 물론 ECharts는 더 많은 맞춤형 옵션과 기능도 지원하며 특정 요구 사항에 따라 차트 스타일, 대화형 효과 등을 설정할 수 있습니다. 이 기사가 ECharts를 사용하여 히트맵을 그리는 데 도움이 되고 데이터 시각화 분야에서 창의성을 고취하는 데 도움이 되기를 바랍니다. 🎜

위 내용은 Python에서 ECharts를 사용하여 히트맵을 그리는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!