Python Heatmap詳解

一、設置單元格大小

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])

通過以上代碼我們可以看到，對於Python Heatmap，我們可以使用Seaborn庫來載入數據集，對數據進行修改後繪製Heatmap。這裡用到了pivot函數將數據集按照行和列進行重塑後得到一個完整的數據矩陣，然後可以對這個數據矩陣進行自定義設置。在上述代碼中，我們可以設置單元格的大小，這是Heatmap中的一個非常重要的功能，它可以讓我們更好地展示數據。

另外，我們可以看到，對於Seaborn庫的使用，我們可以通過sns.set()函數來設定整個圖表的大小和顏色調板，這樣做可以大大節省代碼量，並使得代碼更加美觀易讀。

值得一提的是，在設置單元格大小時，我們使用了square=True的參數，這個參數可以設置單元格的寬度和高度相等，從而得到一個正方形的矩陣。

二、顏色設定

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，顏色的設定也是非常重要的。我們可以通過設定顏色映射來實現對顏色的自定義設置。上述代碼中，我們可以通過使用Seaborn庫中的cmap參數來指定顏色的調板。這個調板的值可以從官方文檔中找到，這樣我們就可以將我們需要的顏色映射在Heatmap中。

同時，我們還可以使用cbar_kws參數來設置顏色條的自定義標籤。

三、數據標註

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的另一個重要功能是數據標註。通過數據標註，我們可以在Heatmap中更好地展示數據。上述代碼中，我們可以通過annot=True參數來實現數據標註，而通過fmt參數可以進一步指定標註的數據格式。

這一功能非常重要，原因在於Heatmap很容易受到顏色和單元格大小的影響。通過數據標註，我們可以很方便地將數據展示出來，讓讀者可以更好地理解圖表中的意思。

四、數據層次化展示

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')

最後，我們可以將多個數據集合併在一張圖表上，實現數據層次化展示。在上述代碼中，我們可以將每個星期的機票數據集分別繪製在子圖中，並通過設定偏移量，將不同的數據集放在不同的圖層上，這樣可以讓讀者更好地理解圖表中的數據結構。

在代碼中，我們使用了plt.subplots(nrows=4,ncols=2,figsize=(15,15))函數來設置圖表的子圖展示，可以根據實際需要進行調整。具體而言，如果我們有多個不同的數據集需要展示時，我們可以將這些數據集按照層次關係放在不同的圖層中展示，以減少圖表的複雜度。

總結

以上就是Python Heatmap的詳細介紹。在本文中，我們詳細介紹了如何設置單元格大小、顏色設定、數據標註、數據層次化展示等Heatmap中的重要功能。這些功能的使用可以幫助我們更好地展示數據，提高圖表的可讀性和易理解性。

綜上所述，Python Heatmap是數據可視化中非常重要的一種技術，也是我們必須掌握的技術之一。在實際工作中，我們可以靈活運用這些技巧來繪製各種各樣的Heatmap，以更好地展示數據。