MATPLOTLIB MAP HEAT

Mapy cieplne to kolorowe wykresy, które wizualizują zestawy danych w sposób dwuwymiarowy. Aby pokazać różnorodne szczegóły, mapy kolorów wykorzystują ton, intensywność lub jasność, aby wywołać zmienność. Ta paleta kolorów zapewnia społeczeństwu sygnały wizualne na temat amplitudy wartości ilościowych. Tak więc ludzki mózg postrzega zdjęcia lepiej niż postacie, tekst lub inne pisemne informacje; Mapy cieplne wydają się dotyczyć zastąpienia liczb odcieni.

Ponieważ ludzie są uczniami słuchowymi, o wiele bardziej sensowne jest reprezentowanie danych w dowolnym formacie. Mapy cieplne to wizualne reprezentacje danych, które są proste do interpretacji. Mapy cieplne mogą przedstawiać tematy, zmiany, a nawet aberracje i ilustrują nasycenie lub jasność zmiennych. Związki między zmiennymi można przedstawić za pomocą map cieplnych.

W obu wymiarach wszystkie elementy są wyświetlane. Mapy cieplne nie mają swojej funkcjonalności w MATPlotlib, abyśmy mogli je stworzyć metodą IMSHOW. Określony odcień wyraża każdy element matrycy w mapie cieplnej Matplotlib. W tym artykule przejdziemy przez mapę cieplną Matplotlib.

Użyj funkcji Imshow Matplotlib, aby utworzyć prostą mapę cieplną:

Funkcja IMShow w Pythonie może stworzyć mapę cieplną w matplotlib. Można użyć zarówno randomizowanego zestawu danych, jak i zdefiniowanego zestawu danych. Następnie stosujemy funkcję IMSHOW, przekazując dane, wartość Colormap i technikę interpolacji (ta metoda pomaga poprawić jakość obrazu, jeśli jest używana).

Dla dobrego kontrastu z odcieniem panelu napisy będą kolorowe w różny sposób na limicie. Następnie wyłączamy sąsiednie kolce osiowe i dzielimy klastry za pomocą siatki. Dane wyjściowe dla powyższego kodu można zrozumieć na ekranie z ekranu Undernath.

Mapa cieplna z histogramem 2D za pomocą IMSHOW:

Mapa cieplna jest wizualizacją macierzy kolorystyki prostokątnych danych. Akceptuje tablicę 2D. A ndarray można utworzyć z tych danych. Ponieważ może to zilustrować związek między kilkoma zmiennymi, jest to przydatne podejście do wizualizacji zestawów danych.

Tutaj utworzymy histogram 2D ​​przy użyciu metody IMPY i MATPlotlib. Najpierw wybierzemy losowy zestaw danych, a następnie wyślemy go do metody Histogram2D Library Numpy Library. Następnie pełny interfejs wizualny Mapa ciepła jest wyświetlany za pomocą metody IMSHOW. Dane wyjściowe dla powyższego kodu można zrozumieć na ekranie z ekranu Undernath.

Ten wykres mapy cieplnej jest zbudowany na liczbie losowej generowanej przez Numpy.

Użyj matplotlib, aby dodać pasek kolorów do mapy cieplnej:

Colorbar to prosta skala, która pomaga nam zrozumieć, który kolor odpowiada, która wartość. Matplotlib ma również bezpośrednią funkcję do zastosowania paska kolorów na wykres.

Metoda pcolormesh zostanie zastosowana w trzecim przypadku tego artykułu. Metody Meshgrid i Linspace Numpy są wymagane do stworzenia tej formy mapy cieplnej. Teraz następną fazą byłoby użycie podstawowych operacji matematycznych do określenia górnych i dolnych limitów wykresu.

Aby wizualizować mapy cieplne za pomocą metody pcolormesh, musimy użyć techniki wątku wątku. Zestaw danych dla wybranych parametrów podanych w metodzie pcolormesh jest tworzona za pomocą modułu Linspace Numpy.

Losowy zestaw danych jest używany tutaj na wykresie kolorowym mapy cieplnej. Tym razem wykorzystuje mapę wielokrotną (CMAP), używając schematu „bluesa”, który składa się w całości z niebieskich kolorów. Dane wyjściowe dla powyższego kodu można zrozumieć na ekranie z ekranu Undernath.

Używamy mapy cieplnej do obserwowania związku między wieloma zestawami elementów. Mapa cieplna Matplotlib z Colorbar jest pokazana na tym wykresie.

Oznaczona mapa cieplna:

Chcielibyśmy napisać kod w celu wygenerowania określonej mapy cieplnej dla wielu zestawów danych i/lub wymiarów w tym kroku. Budujemy metodę akceptującą zestaw danych oraz nazwy wiersza i kolumn jako argument i parametry modyfikacji wykresu.

Oprócz wyżej wymienionych chcielibyśmy dodać pasek kolorów i ustawić podpisy tuż nad mapą cieplną, a nie pod nim.

Ta instancja pokazuje, jak tworzyć mapy cieplne z adnotacjami za pomocą metody IMSHOW. Wykres danych ciepła jest taki sam; Jednak zmienia się styl wizualny. Zestaw danych dla mapy cieplnej jest dostarczany jako tablica i możemy narysować adnotowaną mapę cieplną przy użyciu metod wątku i IMShow.

Biblioteka Matplotlib jest najpierw importowana. Zaczniemy od opisania określonych danych. Wymagana jest lista 2D lub tablica definiująca wartości do określonego koloru. Zainicjujemy listy lub tablice kategorii, z zestawem elementów w każdym dopasowaniu wartości na wszystkich odpowiednich osiach.

Zainicjujemy tutaj dwie tablice. Nazwy warzyw są reprezentowane w jednej tablicy, a nazwy krajów są reprezentowane w drugiej tablicy.

Mapa cieplna jest wykresem IMSHow z etykietami odpowiadającymi klasyfikacjom, które mamy teraz. Ponadto, używając pętli, możemy zidentyfikować osi X i Y. W końcu moglibyśmy zaznaczyć dane, umieszczając tekst w każdej komórce wyświetlającej wartość komórki. Dane wyjściowe dla powyższego kodu można zrozumieć na ekranie z ekranu Undernath.

Ta wydajność przedstawia produkcję różnych warzyw w różnych krajach.

Wniosek:

Mapa cieplna to atrakcyjne wizualnie narzędzie do określania jasności danych. Używa różnych kolorów i wzorów do wyrażania treści. W tym artykule Matplotlib Heatmap pokazaliśmy, jak zrobić mapę cieplną za pomocą matplotlib. Wyjaśniono różne funkcje, które pomagają w tworzeniu map cieplnych. Funkcje IMSHOW i PCOLormesh są również wprowadzane.

Mapy cieplne można wykorzystać do skutecznej analizy i wizualizacji danych. Musimy wykorzystać metodę IMShow z CMAP i interpolowanymi argumentami, aby mapy cieplne za pomocą matplotlib. Naukowcy danych często używają map cieplnych do zbadania związku między różnymi aspektami danych.