Python Heatmap详解

一、设置单元格大小

import seaborn as sns

# default settings and colors
sns.color_palette("BuGn_r")
sns.set(rc={'figure.figsize':(11.7,8.27)})

# load dataset
flights = sns.load_dataset("flights")

# pivot data to make a square matrix
flight_matrix = flights.pivot("month","year","passengers")

# heatmap with customized cell size
sns.heatmap(flight_matrix, linewidths=0.5, square=True, cmap='BuGn',annot=True, fmt='d', center=flight_matrix.loc['January', 1955])

通过以上代码我们可以看到，对于Python Heatmap，我们可以使用Seaborn库来载入数据集，对数据进行修改后绘制Heatmap。这里用到了pivot函数将数据集按照行和列进行重塑后得到一个完整的数据矩阵，然后可以对这个数据矩阵进行自定义设置。在上述代码中，我们可以设置单元格的大小，这是Heatmap中的一个非常重要的功能，它可以让我们更好地展示数据。

另外，我们可以看到，对于Seaborn库的使用，我们可以通过sns.set()函数来设定整个图表的大小和颜色调板，这样做可以大大节省代码量，并使得代码更加美观易读。

值得一提的是，在设置单元格大小时，我们使用了square=True的参数，这个参数可以设置单元格的宽度和高度相等，从而得到一个正方形的矩阵。

二、颜色设定

import seaborn as sns

# default settings and colors
sns.color_palette("BuGn_r")
sns.set(rc={'figure.figsize':(11.7,8.27)})

# load dataset
flights = sns.load_dataset("flights")

# pivot data to make a square matrix
flight_matrix = flights.pivot("month","year","passengers")

# heatmap with customized cell size and color setting
sns.heatmap(flight_matrix, linewidths=0.5, square=True, cmap='BuGn',annot=True, fmt='d', center=flight_matrix.loc['January', 1955], cbar_kws={'label': 'Passengers'})

在Heatmap中，颜色的设定也是非常重要的。我们可以通过设定颜色映射来实现对颜色的自定义设置。上述代码中，我们可以通过使用Seaborn库中的cmap参数来指定颜色的调板。这个调板的值可以从官方文档中找到，这样我们就可以将我们需要的颜色映射在Heatmap中。

同时，我们还可以使用cbar_kws参数来设置颜色条的自定义标签。

三、数据标注

import seaborn as sns

# default settings and colors
sns.color_palette("BuGn_r")
sns.set(rc={'figure.figsize':(11.7,8.27)})

# load dataset
flights = sns.load_dataset("flights")

# pivot data to make a square matrix
flight_matrix = flights.pivot("month","year","passengers")

# heatmap with customized cell size and data annotation
sns.heatmap(flight_matrix, linewidths=0.5, square=True, cmap='BuGn',annot=True, fmt='d', center=flight_matrix.loc['January', 1955], cbar_kws={'label': 'Passengers'})

Heatmap的另一个重要功能是数据标注。通过数据标注，我们可以在Heatmap中更好地展示数据。上述代码中，我们可以通过annot=True参数来实现数据标注，而通过fmt参数可以进一步指定标注的数据格式。

这一功能非常重要，原因在于Heatmap很容易受到颜色和单元格大小的影响。通过数据标注，我们可以很方便地将数据展示出来，让读者可以更好地理解图表中的意思。

四、数据层次化展示

import seaborn as sns

# default settings and colors
sns.color_palette("BuGn_r")
sns.set(rc={'figure.figsize':(11.7,8.27)})

# load dataset
flights = sns.load_dataset("flights")

# pivot data to make a square matrix
flight_matrix_1 = flights.pivot("month","year","Sun")
flight_matrix_2 = flights.pivot("month","year","Mon")
flight_matrix_3 = flights.pivot("month","year","Tue")
flight_matrix_4 = flights.pivot("month","year","Wed")
flight_matrix_5 = flights.pivot("month","year","Thu")
flight_matrix_6 = flights.pivot("month","year","Fri")
flight_matrix_7 = flights.pivot("month","year","Sat")

# subplots of heatmaps
fig, axs = plt.subplots(nrows=4,ncols=2,figsize=(15,15))

sns.heatmap(flight_matrix_1, ax=axs[0,0], linewidths=0.5, square=True, cmap='BuGn',annot=False )
sns.heatmap(flight_matrix_2, ax=axs[0,1], linewidths=0.5, square=True, cmap='BuGn',annot=False )
sns.heatmap(flight_matrix_3, ax=axs[1,0], linewidths=0.5, square=True, cmap='BuGn',annot=False )
sns.heatmap(flight_matrix_4, ax=axs[1,1], linewidths=0.5, square=True, cmap='BuGn',annot=False )
sns.heatmap(flight_matrix_5, ax=axs[2,0], linewidths=0.5, square=True, cmap='BuGn',annot=False )
sns.heatmap(flight_matrix_6, ax=axs[2,1], linewidths=0.5, square=True, cmap='BuGn',annot=False )
sns.heatmap(flight_matrix_7, ax=axs[3,0], linewidths=0.5, square=True, cmap='BuGn',annot=False )

# remove axis labels and set title
for ax in axs.flat:
    ax.set(xlabel='', ylabel='')
    ax.set_title('Passenger Traffic By Day of Week')

最后，我们可以将多个数据集合并在一张图表上，实现数据层次化展示。在上述代码中，我们可以将每个星期的机票数据集分别绘制在子图中，并通过设定偏移量，将不同的数据集放在不同的图层上，这样可以让读者更好地理解图表中的数据结构。

在代码中，我们使用了plt.subplots(nrows=4,ncols=2,figsize=(15,15))函数来设置图表的子图展示，可以根据实际需要进行调整。具体而言，如果我们有多个不同的数据集需要展示时，我们可以将这些数据集按照层次关系放在不同的图层中展示，以减少图表的复杂度。

总结

以上就是Python Heatmap的详细介绍。在本文中，我们详细介绍了如何设置单元格大小、颜色设定、数据标注、数据层次化展示等Heatmap中的重要功能。这些功能的使用可以帮助我们更好地展示数据，提高图表的可读性和易理解性。

综上所述，Python Heatmap是数据可视化中非常重要的一种技术，也是我们必须掌握的技术之一。在实际工作中，我们可以灵活运用这些技巧来绘制各种各样的Heatmap，以更好地展示数据。