Python'da kolayca isı haritaları nasıl oluşturulur

Python’da, belirli bir mağazanın beş hafta boyunca haftanın her günü yaptığı satış sayısını görüntüleyen aşağıdaki veri kümesine sahip olduğumuzu varsayalım:

 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

Temel bir ısı haritası oluşturun

ns.heatmap() işlevini kullanarak temel bir ısı haritası oluşturabiliriz:

 sns.heatmap(df) 

Sağ taraftaki renk çubuğu, farklı renklerin temsil ettiği değerleri gösteren bir açıklama görüntüler.

Isı haritasına çizgiler ekleyin

Linewidths argümanını kullanarak ısı haritasındaki karelerin arasına çizgiler ekleyebilirsiniz:

 sns.heatmap(df, linewidths=.5) 

Isı haritasına ek açıklamalar ekleyin

Ayrıca annot=True bağımsız değişkenini kullanarak ısı haritasına ek açıklamalar da ekleyebilirsiniz:

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

Isı haritası renk çubuğunu gizle

Ayrıca cbar=False seçeneğini kullanarak renk çubuğunu tamamen gizleyebilirsiniz:

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

Isı haritası renk temasını değiştirme

Cmap argümanını kullanarak renk temasını da değiştirebilirsiniz. Örneğin renkleri sarıdan yeşile ve maviye kadar ayarlayabilirsiniz:

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

Veya renklerin kırmızıdan maviye geçmesini sağlayabilirsiniz:

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

Renk paletlerinin tam listesi için matplotlib belgelerine bakın.