So erstellen sie heatmaps mit seaborn (mit beispielen)

Eine Heatmap ist eine Art Diagramm, das verschiedene Farbschattierungen zur Darstellung von Datenwerten verwendet.

In diesem Tutorial wird erläutert, wie Sie Heatmaps mithilfe der Seaborn Python-Visualisierungsbibliothek mit dem folgenden Datensatz erstellen:

 #import seaborn
import seaborn as sns

#load "flights" dataset
data = sns. load_dataset (“ flights ”)
data = data. pivot (" month ", " year ", " passengers ")

#view first five rows of dataset
data. head ()

Erstellen Sie eine einfache Heatmap

Wir können die folgende Syntax verwenden, um eine grundlegende Heatmap für diesen Datensatz zu erstellen:

 sns. heatmap (data)

Tee

Passen Sie die Heatmap-Größe an

Wir können das Argument figsize verwenden, um die Gesamtgröße der Heatmap anzupassen:

 #set heatmap size
import matplotlib. pyplot as plt
plt. figure (figsize = (12.8))

#create heatmap
sns. heatmap (data) 

Ändern Sie die Farben der Heatmap

Mit dem Argument cmap können wir die in der Heatmap verwendeten Farben ändern. Wir könnten zum Beispiel die Farbpalette „Spektral“ wählen:

 sns. heatmap (data, cmap=" Spectral ")

Oder wir wählen die Farbkarte „coolwarm“:

 sns. heatmap (data, cmap=" coolwarm ") 

Eine vollständige Liste der verfügbaren cmap-Optionen finden Sie hier .

Kommentieren Sie die Heatmap

Wir können die folgende Syntax verwenden, um jede Zelle in der Heatmap mit ganzzahliger Formatierung zu kommentieren und die Schriftgröße anzugeben:

 sns. heatmap (data, annot= True , fmt=" d ", annot_kws={" size ":13}) 

Ändern Sie die Heatmap-Farbleiste

Schließlich können wir die Farbleiste deaktivieren, wenn wir das Argument cbar verwenden möchten:

 sns. heatmap (data, cbar= False ) 

Weitere Seaborn-Tutorials finden Sie auf dieser Seite .