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matplotlib繪制熱圖(heatmap)
python常用的繪圖庫就是matplotlib,今天在給公司繪圖時,偶然間發現matplotlib可以繪制熱圖,并且十分簡潔。
拿出來跟大家分享一下
(由于涉及到公司數據問題,這里采用隨機數生成數據進行實驗)
import random from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib import cm from matplotlib import axes from matplotlib.font_manager import FontProperties font = FontProperties(fname='/Library/Fonts/Songti.ttc') def draw(): #定義熱圖的橫縱坐標 xLabel = ['A','B','C','D','E'] yLabel = ['1','2','3','4','5'] #準備數據階段,利用random生成二維數據(5*5) data = [] for i in range(5): temp = [] for j in range(5): k = random.randint(0,100) temp.append(k) data.append(temp) #作圖階段 fig = plt.figure() #定義畫布為1*1個劃分,并在第1個位置上進行作圖 ax = fig.add_subplot(111) #定義橫縱坐標的刻度 ax.set_yticks(range(len(yLabel))) ax.set_yticklabels(yLabel, fontproperties=font) ax.set_xticks(range(len(xLabel))) ax.set_xticklabels(xLabel) #作圖并選擇熱圖的顏色填充風格,這里選擇hot im = ax.imshow(data, cmap=plt.cm.hot_r) #增加右側的顏色刻度條 plt.colorbar(im) #增加標題 plt.title("This is a title", fontproperties=font) #show plt.show() d = draw()
效果圖如下
為了更清晰地看出二維數值矩陣與熱圖之間的對應關系,我們輸出二維矩陣:
[[17, 96, 11, 99, 83], [18, 17, 58, 18, 80], [87, 79, 15, 53, 4], [86, 53, 48, 36, 23], [25, 4, 94, 100, 71]]
從對應關系我們可以看出,圖像的左上角為坐標原點,第一行對應的二維矩陣中的第一行數據,以此類推。
同時我們可以看出數值越大的單元,對應熱圖中的顏色越深。
其實這是一個可選項,只需要改變
im = ax.imshow(data, cmap=plt.cm.hot_r)
中的參數cmap為hot_r,其中_r的意思是就是按照顏色越深,數值越大,如果想數值越大,顏色越淺,只需要去掉_r,直接為hot就行。
同時這個hot是熱圖配色的其中一個主題
主題色參數可選
-
hot
從黑平滑過度到紅、橙色和黃色的背景色,然后到白色。 -
cool
包含青綠色和品紅色的陰影色。從青綠色平滑變化到品紅色。 -
gray
返回線性灰度色圖。 -
bone
具有較高的藍色成分的灰度色圖。該色圖用于對灰度圖添加電子的視圖。 -
white
全白的單色色圖。? -
spring
包含品紅和黃的陰影顏色。? -
summer
包含綠和黃的陰影顏色。 -
autumn
從紅色平滑變化到橙色,然后到黃色。? -
winter
包含藍和綠的陰影色。
右側的顏色刻度條colorbar也是可選的,如果不寫就不會顯示
總結
原文鏈接:https://blog.csdn.net/coder_Gray/article/details/81867639
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