python繪製數據熱度圖（python熱力圖怎麼分析）

本文目錄一覽：

• 1、Python熱力圖繪製方法—新手教程
• 2、Python 數據可視化：繪製箱線圖、餅圖和直方圖
• 3、Python實操：手把手教你用Matplotlib把數據畫出來
• 4、python–seaborn熱力圖
• 5、Python中除了matplotlib外還有哪些數據可視化的庫

Python熱力圖繪製方法—新手教程

# Python熱力圖繪製方法

熱力圖的使用場景有 

1.描述數據在空間的密集程度，常見有城市熱力圖，區域熱力圖

2.描述多個變量之間相關性高低程度

# step 1 準備數據集，讀取excel列表內容，usecols = index, 這裡是表裡的第一列不讀取。

index =range(1, 11)

dataset = np.array(pd.read_csv(r’C:\Users\Administrator\Desktop\heatmap.csv’, usecols=index))

# step 2  讀取excel行索引轉成列表，作為熱力圖的y軸標籤

a = (pd.read_csv(r’C:\Users\Administrator\Desktop\heatmap.csv’, usecols=[0]))

y_label =list(a.stack())

# step 3 讀取excel列索引轉成列表，作為熱力圖的x軸標籤

b = (pd.read_csv(r’C:\Users\Administrator\Desktop\heatmap.csv’))

column_index=(b.columns.tolist())

x_label = column_index[1:]

# 這一步是為了計算熱力圖的數據的最大值，可以進行標準化處理，也可以直接顯示數據，dataframe轉成list，從list裏面尋找最大值

dataset_max = (pd.read_csv(r’C:\Users\Administrator\Desktop\heatmap.csv’, usecols=index))

list1 = np.array(dataset_max.stack())

max_number =max(list1)

# step 4 開始繪製熱力圖

plt.figure(figsize=(14, 8))# 定義輸出圖像大小，annot參數決定是否在熱力圖上顯示數值，Vmax,Vmin表示最大最小值，cmap表示顏色

sns.heatmap(dataset, fmt=’.0f’, annot=True, vmin=0, vmax=max_number, cmap=’Reds’, yticklabels=y_label,

            xticklabels=x_label)

# 繪製標籤

plt.xlabel(‘This is x label’, labelpad=15)

plt.ylabel(‘This is y label’, labelpad=20)

plt.show()

Python 數據可視化：繪製箱線圖、餅圖和直方圖

上一課介紹了柱形圖和條形圖，本課將介紹另外幾種統計圖表。

Box Plot 有多種翻譯，盒須圖、盒式圖、盒狀圖或箱線圖、箱形圖等，不管什麼名稱，它的基本結構是這樣的：

這種圖是由美國著名統計學家約翰·圖基（John Tukey）於 1977 年發明的，它能顯示出一組數據的上限、下限、中位數及上下四分位數。

為了更深入理解箱線圖的含義，假設有這樣一組數據：[1, 3, 5, 8, 10,11, 16, 98 ]，共有 8 個數字。

首先要計算箱線圖中的「四分位數」，注意不是 4 個數：

對於已經排序的數據 [1, 3, 5, 8, 10,11, 16, 98 ]，下四分位數（Q1）的位置是數列中從小到大第 2.25 個數，當然是不存在這個數字的——如果是第 2 個或者第 3 個，則存在。但是，可以用下面的原則，計算出此位置的數值。

四分位數等於與該位置兩側的兩個整數的加權平均數，此權重取決於相對兩側整數的距離遠近，距離越近，權重越大，距離越遠，權重越小，權數之和等於 1。

根據這個原則，可以分別計算本例中數列的 3 個四分位數。

在此計算基礎上，還可以進一步計算四分位間距和上限、下限的數值。

先看一個簡單示例，了解基本的流程。

輸出結果：

這裡繪製了兩張箱線圖，一張沒有顯示平均值，另外一張顯示了平均值，所使用的方法就是 boxplot，其完整參數列表為：

參數很多，不要擔心記憶問題，更別擔心理解問題。首先很多參數都是可以「望文生義」的，再有，與以前所使用的其他方法（函數）的參數含義也大同小異。

輸出結果：

所謂的「凹槽」，不是簡單形狀的改變，左右折線的上限區間表示了數據分佈的置信區間，橫線依然是上限和下限。

Python實操：手把手教你用Matplotlib把數據畫出來

作者：邁克爾·貝耶勒（Michael Beyeler）

如需轉載請聯繫華章 科技

如果已安裝Anaconda Python版本，就已經安裝好了可以使用的 Matplotlib。否則，可能要訪問官網並從中獲取安裝說明：

正如使用np作為 NumPy 的縮寫，我們將使用一些標準的縮寫來表示 Matplotlib 的引入：

在本書中，plt接口會被頻繁使用。

讓我們創建第一個繪圖。

假設想要畫出正弦函數sin(x)的線性圖。得到函數在x坐標軸上0≤x＜10內所有點的值。我們將使用 NumPy 中的 linspace 函數來在x坐標軸上創建一個從0到10的線性空間，以及100個採樣點：

可以使用 NumPy 中的sin函數得到所有x點的值，並通過調用plt中的plot函數把結果畫出來：

你親自嘗試了嗎？發生了什麼嗎？有沒有什麼東西出現？

實際情況是，取決於你在哪裡運行腳本，可能無法看到任何東西。有下面幾種可能性：

1. 從.py腳本中繪圖

如果從一個腳本中運行 Matplotlib，需要加上下面的這行調用：

在腳本末尾調用這個函數，你的繪圖就會出現！

2. 從 IPython shell 中繪圖

這實際上是交互式地執行Matplotlib最方便的方式。為了讓繪圖出現，需要在啟動 IPython 後使用所謂的%matplotlib魔法命令。

接下來，無須每次調用plt.show()函數，所有的繪圖將會自動出現。

3. 從 Jupyter Notebook 中繪圖

如果你是從基於瀏覽器的 Jupyter Notebook 中看這段代碼，需要使用同樣的%matplotlib魔法命令。然而，也可以直接在notebook中嵌入圖形，這會有兩種輸出選項：

在本書中，將會使用inline選項：

現在再次嘗試一下：

上面的命令會得到下面的繪圖輸出結果：

如果想要把繪圖保存下來留作以後使用，可以直接在 IPython 或者 Jupyter Notebook 使用下面的命令保存：

僅需要確保你使用了支持的文件後綴，比如.jpg、.png、.tif、.svg、.eps或者.pdf。

作為本章最後一個測試，讓我們對外部數據集進行可視化，比如scikit-learn中的數字數據集。

為此，需要三個可視化工具：

那麼開始引入這些包吧：

第一步是載入實際數據：

如果沒記錯的話，digits應該有兩個不同的數據域：data域包含了真正的圖像數據，target域包含了圖像的標籤。相對於相信我們的記憶，我們還是應該對digits稍加 探索 。輸入它的名字，添加一個點號，然後按Tab鍵：digits.TAB，這個操作將向我們展示digits也包含了一些其他的域，比如一個名為images的域。images和data這兩個域，似乎簡單從形狀上就可以區分。

兩種情況中，第一維對應的都是數據集中的圖像數量。然而，data中所有像素都在一個大的向量中排列，而images保留了各個圖像8×8的空間排列。

因此，如果想要繪製出一副單獨的圖像，使用images將更加合適。首先，使用NumPy的數組切片從數據集中獲取一幅圖像：

這裡是從1797個元素的數組中獲取了它的第一行數據，這行數據對應的是8×8=64個像素。下面就可以使用plt中的imshow函數來繪製這幅圖像：

上面的命令得到下面的輸出：

此外，這裡也使用cmap參數指定了一個顏色映射。默認情況下，Matplotlib 使用MATLAB默認的顏色映射jet。然而，在灰度圖像的情況下，gray顏色映射更有效。

最後，可以使用plt的subplot函數繪製全部數字的樣例。subplot函數與MATLAB中的函數一樣，需要指定行數、列數以及當前的子繪圖索引（從1開始計算）。我們將使用for 循環在數據集中迭代出前十張圖像，每張圖像都分配到一個單獨的子繪圖中。

這會得到下面的輸出結果：

關於作者：Michael Beyeler，華盛頓大學神經工程和數據科學專業的博士後，主攻仿生視覺計算模型，用以為盲人植入人工視網膜（仿生眼睛），改善盲人的視覺體驗。 他的工作屬於神經科學、計算機工程、計算機視覺和機器學習的交叉領域。同時他也是多個開源項目的積極貢獻者。

本文摘編自《機器學習：使用OpenCV和Python進行智能圖像處理》，經出版方授權發佈。

python–seaborn熱力圖

熱力圖的一個常見應用場景是繪製相關係數熱力圖，數據準備一個相關係數矩陣。

調用 heatmap 方法繪製熱力圖。

設置 vmin 和 vmax 參數可以調整調色板的下限值和上限值。

設置 cmap 參數，可以修改調色板樣式。

設置參數 cbar=False 可以隱藏圖例。

設置參數 annot=True 可以顯示熱力圖上的具體數值，設置 fmt 參數，可以修改數值顯示的樣式。

Python中除了matplotlib外還有哪些數據可視化的庫

數據可視化是展示數據、理解數據的有效手段，常用的Python數據可視化庫如下：

1.Matplotlib：第一個Python可視化庫，有許多別的程序庫都是建立在其基礎上或者直接調用該庫，可以很方便地得到數據的大致信息，功能非常強大，但也非常複雜。

2.Seaborn：利用Matplotlib，用簡潔的代碼來製作好看的圖表，與Matplotlib最大的區別為默認繪圖風格和色彩搭配都具有現代美感。

3.ggplot：基於R的一個作圖庫的ggplot2，同時利用了源於《圖像語法》中的概念，允許疊加不同的圖層來完成一幅圖，並不適用於製作非常個性化的圖像，為操作的簡潔度而犧牲了圖像的複雜度。

4.Bokeh：與ggplot很相似，但與ggplot不同之處為它完全基於Python而不是從R處引用。長處在於能用於製作可交互、可直接用於網絡的圖表。圖表可以輸出為JSON對象、HTML文檔或者可交互的網絡應用。

5.Plotly：可以通過Python notebook使用，與bokeh一樣致力於交互圖表的製作，但提供在別的庫中幾乎沒有的幾種圖表類型，如等值線圖、樹形圖和三維圖表。

6.pygal：與Bokeh和Plotly一樣，提供可直接嵌入網絡瀏覽器的可交互圖像。與其他兩者的主要區別在於可將圖表輸出為SVG格式，所有的圖表都被封裝成方法，且默認的風格也很漂亮，用幾行代碼就可以很容易地製作出漂亮的圖表。

7.geoplotlib：用於製作地圖和地理相關數據的工具箱。可用來製作多種地圖，比如等值區域圖、熱度圖、點密度圖等，必須安裝Pyglet方可使用。

8.missingno：用圖像的方式快速評估數據缺失的情況，可根據數據的完整度對數據進行排序或過濾，或者根據熱度圖或樹狀圖對數據進行修正。