Bagaimana untuk menambah teks pada ulasan sel peta panas menggunakan seaborn dalam Python?

Peta haba berguna untuk mengenal pasti corak dan arah aliran dalam data anda, dan boleh disesuaikan lagi dengan menambahkan anotasi pada sel, seperti label teks atau nilai berangka, yang boleh memberikan maklumat tambahan tentang data. Dalam artikel ini, kita akan membincangkan cara menambah teks pada ulasan sel peta panas menggunakan Seaborn dalam Python. Kami akan meneroka kaedah dan pilihan berbeza yang tersedia dalam Seaborn untuk menyesuaikan anotasi teks, seperti menukar saiz fon, warna dan pemformatan teks.

Peta haba

Peta haba (atau peta haba) ialah kaedah visualisasi data yang mewakili keamatan fenomena dengan menggunakan warna berbeza pada plot dua dimensi. Warna mungkin berbeza dalam rona atau tepu untuk menunjukkan kepada pembaca bagaimana fenomena berkelompok atau berubah mengikut masa dan ruang. Peta haba terbahagi terutamanya kepada dua kategori: peta haba kelompok dan peta haba spatial.

Peta haba kluster memaparkan fenomena dan kategori sebagai baris dan lajur, disusun oleh matriks sel bersaiz tetap. Susunan kelompok adalah disengajakan dan agak rawak dan bertujuan untuk dicadangkan atau didedahkan melalui kajian statistik. Saiz sel adalah rawak sepenuhnya, tetapi cukup besar untuk dibaca. Tiada konsep unit dalam peta haba spatial, fenomena itu dilihat sentiasa berubah, jadi lokasi saiz bergantung kepada lokasinya dalam ruang tersebut.

Terjemahan bahasa Cina bagi

Seaborn

ialah:

Seaborn

Seaborn ialah pakej Python untuk membuat carta dan graf daripada data. Ia berdasarkan matplotlib dan berfungsi dengan baik dengan perpustakaan panda.

Seaborn membantu dengan penemuan data, visualisasi dan pemahaman. Hasilkan carta berwawasan dengan menggunakan kaedah plot untuk memproses bingkai data dan tatasusunan yang mengandungi set data lengkap dan melaksanakan pemetaan semantik dan pengagregatan statistik yang diperlukan. Dengan API pengisytiharan, berpusatkan set data, anda boleh menumpukan pada maksud komponen carta dan bukannya butiran teknikal untuk memaparkannya.

Sintaks untuk melukis peta haba menggunakan seaborn

sns.heatmap(dt, *, vmin=None, vmax=None, cmap=None, center=None, annot_kws=None, linewidths=0, linecolor=’white’, cbar=True, **kwargs)

Penjelasan

diterjemahkan ke dalam bahasa Cina sebagai:

Penjelasan

Nombor siri	Hartanah	Definisi
1.	dt	Ia digunakan untuk menukar dataset 2D kepada ndarray. Jika DataFrame menggunakan panda disediakan, baris dan lajur boleh ditentukan menggunakan data lajur.
2.	vamx dan vmin	Mereka menyediakan nilai yang digunakan sebagai titik permulaan untuk peta warna. Jika tidak disediakan, nilai akan disimpulkan daripada data dan argumen kata kunci lain.
3.	cmap	Ia mentakrifkan cara nilai data dipetakan kepada ruang warna. Jika tiada nilai lalai ditentukan, ia akan bergantung pada sama ada nilai tengah ditetapkan.
4.	pusat	Ini ialah nilai tengah yang digunakan untuk menetapkan peta warna apabila memplot set data yang berbeza. Jika tiada parameter lain diberikan, parameter ini akan menukar peta warna lalai.
5.	bukan	Jika nilai parameter annot adalah benar, data ditulis pada setiap sel peta haba.
6.	annot_kws	Hanya apabila nilai parameter annot adalah benar, ia mentakrifkan parameter fungsi matplotlib.axes.Axes.text().
7.	garis lebar	Parameter ini mentakrifkan lebar garis pemisah antara setiap sel.
8.	warna garis	Parameter ini mentakrifkan warna garis pemisah antara setiap sel.
9.	cbar	Ia menentukan sama ada kita perlu melukis bar warna.

在热力图单元格注释中添加文本

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 and fmt parameter

的中文翻译为：

Annot和fmt参数

• 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。

Example

的中文翻译为：

示例

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="")

输出

结论

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。

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk menambah teks pada ulasan sel peta panas menggunakan seaborn dalam Python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!