Jak łatwo tworzyć mapy cieplne w pythonie

Załóżmy, że mamy następujący zbiór danych w Pythonie, który wyświetla liczbę sprzedaży dokonanej przez określony sklep każdego dnia tygodnia przez pięć tygodni:

 import numpy as np
import pandas as pd 
import seaborn as sns

#create a dataset
np.random.seed(0)
data = {'day': np.tile(['Mon', 'Tue', 'Wed', 'Thur', 'Fri'], 5),
        'week': np.repeat([1, 2, 3, 4, 5], 5),
        'sales': np.random.randint(0, 50, size=25)
        }

df = pd.DataFrame(data,columns=['day','week','sales'])
df = df.pivot('day', 'week', 'sales')

view first ten rows of dataset
df[:10]

week 1 2 3 4 5
day					
Fri 3 36 12 46 13
My 44 39 23 1 24
Thursday 3 21 24 23 25
Kills 47 9 6 38 17
Wed 0 19 24 39 37

Utwórz podstawową mapę cieplną

Podstawową mapę cieplną możemy stworzyć za pomocą funkcji ns.heatmap() :

 sns.heatmap(df) 

Pasek kolorów po prawej stronie wyświetla legendę wskazującą wartości reprezentowane przez różne kolory.

Dodaj linie do mapy cieplnej

Możesz dodać linie pomiędzy kwadratami na mapie cieplnej za pomocą argumentu linewidths :

 sns.heatmap(df, linewidths=.5) 

Dodaj adnotacje do mapy cieplnej

Możesz także dodać adnotacje do mapy cieplnej, używając argumentu annot=True :

 sns.heatmap(df, linewidths=.5, annot=True) 

Ukryj pasek kolorów mapy cieplnej

Możesz także całkowicie ukryć pasek kolorów, używając opcji cbar=False :

 sns.heatmap(df, linewidths=.5, annot=True, cbar=False) 

Zmień motyw kolorów mapy cieplnej

Możesz także zmienić motyw kolorów za pomocą argumentu cmap . Na przykład możesz ustawić kolory w zakresie od żółtego przez zielony do niebieskiego:

 sns.heatmap(df, cmap='YlGnBu')

Możesz też zmienić kolory z czerwonego na niebieski:

 sns.heatmap(df, cmap='RdBu') 

Pełną listę palet kolorów można znaleźć w dokumentacji matplotlib .