सीबॉर्न के साथ हीट मैप कैसे बनाएं (उदाहरण के साथ)

हीट मैप एक प्रकार का चार्ट है जो डेटा मानों को दर्शाने के लिए रंगों के विभिन्न रंगों का उपयोग करता है।

यह ट्यूटोरियल बताता है कि निम्नलिखित डेटासेट के साथ सीबॉर्न पायथन विज़ुअलाइज़ेशन लाइब्रेरी का उपयोग करके हीटमैप्स कैसे बनाएं:

 #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 ()

एक बुनियादी ताप मानचित्र बनाएं

हम इस डेटासेट के लिए बुनियादी हीटमैप बनाने के लिए निम्नलिखित सिंटैक्स का उपयोग कर सकते हैं:

 sns. heatmap (data)

चाय

हीटमैप का आकार समायोजित करें

हम हीटमैप के समग्र आकार को समायोजित करने के लिए अंजीर आकार तर्क का उपयोग कर सकते हैं:

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

#create heatmap
sns. heatmap (data) 

हीट मैप के रंग बदलें

हम हीटमैप में प्रयुक्त रंगों को बदलने के लिए सीएमएपी तर्क का उपयोग कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, हम “स्पेक्ट्रल” रंग पैलेट चुन सकते हैं:

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

या हम “कूलवार्म” रंग का कार्ड चुन सकते हैं:

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

यहां उपलब्ध सीएमएपी विकल्पों की पूरी सूची पाएं।

हीटमैप को एनोटेट करें

हम हीटमैप में प्रत्येक सेल को पूर्णांक स्वरूपण के साथ एनोटेट करने और फ़ॉन्ट आकार निर्दिष्ट करने के लिए निम्नलिखित सिंटैक्स का उपयोग कर सकते हैं:

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

हीटमैप रंग पट्टी बदलें

अंत में, यदि हम सीबीआर तर्क का उपयोग करना चाहते हैं तो हम कलरबार को अक्षम कर सकते हैं:

 sns. heatmap (data, cbar= False ) 

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