Python如何实现热力图？可视化入库图实战演示_np.triu_indices_from

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前言

用函数以及相关参数解析

seaborn.heatmap(

data,

vmin=None, vmax=None,

cmap=None,

center=None,

robust=False,

annot=None,

fmt=’.2g’,

annot_kws=None,l

inewidths=0,

linecolor=’white’,

cbar=True,

cbar_kws=None,

cbar_ax=None,

square=False,

xticklabels=’auto’, yticklabels=’auto’,

mask=None,

ax=None,

**kwargs)

vmin=None,vmax=None, # 分别是热力图的颜色取值最大和最小范围，默认是根据data数据表里的取值确定

cmap=None, # 设置颜色

center=None,# 数据表取值有差异时，设置热力图的色彩中心对齐值；通过设置center值，可以调整生成的图像颜色的整体深浅；设置center数据时，如果有数据溢出，则手动设置的vmax、vmin会自动改变

robust=False, #默认取值False；如果是False，且没设定vmin和vmax的值，热力图的颜色映射范围根据具有鲁棒性的分位数设定，而不是用极值设定

annot=None, #默认取值False；如果是True，在热力图每个方格写入数据；如果是矩阵，在热力图每个方格写入该矩阵对应位置数据

fmt=’.2g’, #字符串格式代码，矩阵上标识数字的数据格式，比如保留小数点后几位数字

annot_kws=None,# annot为True时，设置显示数字的颜色、大小、位置等。

linewidths=0, #定义热力图里“表示两两特征关系的矩阵小块”之间的间隔大小

linecolor=’white’, #切分热力图上每个矩阵小块的线的颜色，默认值是’white’

cbar=True, #是否在热力图侧边绘制颜色刻度条，默认值是True

cbar_kws=None, #热力图侧边绘制颜色刻度条时，相关字体设置，默认值是None

cbar_ax=None, #热力图侧边绘制颜色刻度条时，刻度条位置设置，默认值是None

square=False, #设置热力图矩阵小块形状，默认值是False

xticklabels=’auto’, yticklabels=’auto’, #控制每列/行标签名的输出

mask=None, #覆盖某些数据

ax=None, #设置作图的坐标轴，一般画多个子图时需要修改不同的子图的该值

 

实操部分

1、载入相关库

df = pd.DataFrame(np.random.uniform(-1, 1, size=(5, 5)))

2、生成随机DataFrame（array也可以，不过我更喜欢用DataFrame）

df = pd.DataFrame(np.random.uniform(-1, 1, size=(5, 5)))

 

3、默认参数画热力图

sns.heatmap(df)

 

4、改变图形颜色

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

 

5、改变颜色取值范围（与图1对比）

因为数据范围是-1到1，所以增大颜色取值范围，图表呈现的颜色会很相近。

sns.heatmap(df,vmax=5,vmin=-5) #

 

6、设置热力图的色彩中心对齐值

sns.heatmap(df,center=-0.8)

 

7、往格子里写入数据，并设置字体、颜色等

sns.heatmap(df, annot=True, annot_kws={'size':8,'weight':'bold', 'color':'blue'})

 

8、设置数字显示保留几位小数点

sns.heatmap(df,annot=True,fmt='.1f') #这里设置保留一位小数点

 

9、用mask覆盖某些数据

sns.heatmap(df, annot=True, mask = df<0) # 覆盖小于0的数据

 

10、制相关系数矩阵时，可以按下面代码绘制一半

mask = np.zeros_like(df) # 设置0矩阵
 
mask[np.triu_indices_from(mask)] = True #把矩阵上部分设置为1
#mask[np.tril_indices_from(mask)] = True #把矩阵下部分设置为1
 
#设置为1 的单元格将不再显示
with sns.axes_style("white"):
    ax = sns.heatmap(df, mask=mask)

 

11、设置画布大小，分辨率，并保存图片

lt.subplots(figsize = (5,5),dpi=150)
 
# 用mask覆盖某些数据
sns.heatmap(df,annot=True) # 覆盖小于0的数据
 
# 保存图片
plt.savefig("热力图.png")

 

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