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python热力图实现简单方法

转载作者：qq735679552 更新时间：2022-09-29 22:32:09

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这篇CFSDN的博客文章python热力图实现简单方法由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.

在我们想要对不同变量进行判断的时候，会分析其中的之间的联系。这种理念同样也被用在实例生活中，最常见到的是做一个地理的热力图。很多人对画热力图的方法不是很清楚，我们可以先装好相关的工具，了解一些使用参数，然后在实例中进行画热力图的实例体验，下面就来看看具体的方法吧.

1.导入相关的packages

 
    ? 
   
         import 
         seaborn as sns 
        
         % 
         matplotlib inline 
        
         sns. 
         set 
         (font_scale 
         = 
         1.5 
         )

2.参数

vmax：设置颜色带的最大值。

vmin：设置颜色带的最小值。

cmap：设置颜色带的色系。

center：设置颜色带的分界线。

annot：是否显示数值注释。

fmt：format的缩写，设置数值的格式化形式。

linewidths：控制每个小方格之间的间距。

linecolor：控制分割线的颜色。

cbar_kws：关于颜色带的设置。

mask：传入布尔型矩阵，若为矩阵内为True，则热力图相应的位置的数据将会被屏蔽掉（常用在绘制相关系数矩阵图）。

3.实例

用Python生成heatmap比较简单，导入googlmap然后把经纬度plot在地图上就可以了。最后把heatmap生成为一个html文件，可以放大和缩小.

 
    ? 
   
         import 
         gmplot        
         # plot the locations on google map 
        
         import 
         numpy as np     
         # linear algebra 
        
         import 
         pandas as pd     
         # data processing, CSV file I/O (e.g. pd.read_csv()) 
        
         import 
         matplotlib.pyplot as plt  
         # data visualization 
        
         import 
         seaborn as sns     
         # data visualization 
        
         df  
         = 
         pd.read_csv( 
         "data.csv" 
         ) 
        
         df  
         = 
         pd.DataFrame(df) 
        
         df_td  
         = 
         pd.read_csv( 
         "datacopy.csv" 
         ) 
        
         df_td  
         = 
         pd.DataFrame(df_td) 
        
         # print df.dtypes 
        
         print 
         (df.shape) 
        
         print 
         (df_td.shape) 
        
         def 
         plot_heat_map(data, number): 
        
         latitude_array  
         = 
         data[ 
         'INTPTLAT' 
         ].values 
        
         latitude_list  
         = 
         latitude_array.tolist() 
        
         print 
         (latitude_list[ 
         0 
         ]) 
        
         Longitude_array  
         = 
         data[ 
         'INTPTLONG' 
         ].values 
        
         longitude_list  
         = 
         Longitude_array.tolist() 
        
         print 
         (longitude_list[ 
         0 
         ]) 
        
         # Initialize the map to the first location in the list 
        
         gmap  
         = 
         gmplot.GoogleMapPlotter(latitude_list[ 
         0 
         ], longitude_list[ 
         0 
         ],  
         10 
         ) 
        
         # gmap.scatter(latitude_list, longitude_list, edge_width=10) 
        
         gmap.heatmap(latitude_list, longitude_list) 
        
         # Write the map in an HTML file 
        
         # gmap.draw('Paths_map.html') 
        
         gmap.draw( 
         '{}_Paths_map.html' 
         . 
         format 
         (number)) 
        
         plot_heat_map(df, 
         '4' 
         )

内容扩展:

实例扩展1 。

 
    ? 
   
         # -*- coding: utf-8 -*- 
        
         from 
         pyheatmap.heatmap  
         import 
         HeatMap 
        
         import 
         numpy as np 
        
         N  
         = 
         10000 
        
         X  
         = 
         np.random.rand(N)  
         * 
         255 
         # [0, 255] 
        
         Y  
         = 
         np.random.rand(N)  
         * 
         255 
        
         data  
         = 
         [] 
        
         for 
         i  
         in 
         range 
         (N): 
        
         tmp  
         = 
         [ 
         int 
         (X[i]),  
         int 
         (Y[i]),  
         1 
         ] 
        
         data.append(tmp) 
        
         heat  
         = 
         HeatMap(data) 
        
         heat.clickmap(save_as 
         = 
         "1.png" 
         )  
         #点击图 
        
         heat.heatmap(save_as 
         = 
         "2.png" 
         )  
         #热图

实例扩展2 。

 
    ? 
   
 
     
       
       
         import 
         matplotlib.pyplot as plt 
        
 
         import 
         matplotlib.cm as cm 
        
 
         from 
         matplotlib.colors  
         import 
         LogNorm 
        
 
         import 
         numpy as np 
        
 
         x, y  
         = 
         np.random.rand( 
         10 
         ), np.random.rand( 
         10 
         ) 
        
 
         z  
         = 
         (np.random.rand( 
         9000000 
         ) 
         + 
         np.linspace( 
         0 
         , 
         1 
         ,  
         9000000 
         )).reshape( 
         3000 
         ,  
         3000 
         ) 
        
 
         plt.imshow(z 
         + 
         10 
         , extent 
         = 
         (np.amin(x), np.amax(x), np.amin(y), np.amax(y)), 
        
 
            
         cmap 
         = 
         cm.hot, norm 
         = 
         LogNorm()) 
        
 
         plt.colorbar() 
        
 
         plt.show() 
        
 
     
 
   

以上就是python热力图实现简单方法的详细内容，更多关于python热力图的原理实现的资料请关注我其它相关文章！。

原文链接：https://www.py.cn/jishu/jichu/23453.html 。

最后此篇关于python热力图实现简单方法的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于python热力图实现简单方法的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！。

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