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制圖環(huán)境:
pycharm
python-3.6
Seaborn-0.8
熱圖
import numpy as np import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt sns.set() np.random.seed(0) uniform_data = np.random.rand(10, 12) ax = sns.heatmap(uniform_data) plt.show()
# 改變顏色映射的值范圍 ax = sns.heatmap(uniform_data, vmin=0, vmax=1) plt.show()
uniform_data = np.random.randn(10, 12) #為以0為中心的數(shù)據(jù)繪制一張熱圖 ax = sns.heatmap(uniform_data, center=0) plt.show()
import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns sns.set() #用行和列標簽繪制 flights_long = sns.load_dataset("flights") flights = flights_long.pivot("month", "year", "passengers") # 繪制x-y-z的熱力圖,比如 年-月-銷量 的熱力圖 f, ax = plt.subplots(figsize=(9, 6)) sns.heatmap(flights, ax=ax) #設(shè)置坐標字體方向 label_y = ax.get_yticklabels() plt.setp(label_y, rotation=360, horizontalalignment='right') label_x = ax.get_xticklabels() plt.setp(label_x, rotation=45, horizontalalignment='right') plt.show()
import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns sns.set() flights_long = sns.load_dataset("flights") flights = flights_long.pivot("month", "year", "passengers") # 繪制x-y-z的熱力圖,比如 年-月-銷量 的熱力圖 f, ax = plt.subplots(figsize=(9, 6)) #使用不同的顏色 sns.heatmap(flights, fmt="d",cmap='YlGnBu', ax=ax) #設(shè)置坐標字體方向 label_y = ax.get_yticklabels() plt.setp(label_y, rotation=360, horizontalalignment='right') label_x = ax.get_xticklabels() plt.setp(label_x, rotation=45, horizontalalignment='right') plt.show()
注釋熱圖
import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns sns.set() flights_long = sns.load_dataset("flights") flights = flights_long.pivot("month", "year", "passengers") # 繪制x-y-z的熱力圖,比如 年-月-銷量 的熱力圖 f, ax = plt.subplots(figsize=(9, 6)) #繪制熱力圖,還要將數(shù)值寫到熱力圖上 sns.heatmap(flights, annot=True, fmt="d", ax=ax) #設(shè)置坐標字體方向 label_y = ax.get_yticklabels() plt.setp(label_y, rotation=360, horizontalalignment='right') label_x = ax.get_xticklabels() plt.setp(label_x, rotation=45, horizontalalignment='right') plt.show()
import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns sns.set() flights_long = sns.load_dataset("flights") flights = flights_long.pivot("month", "year", "passengers") # 繪制x-y-z的熱力圖,比如 年-月-銷量 的熱力圖 f, ax = plt.subplots(figsize=(9, 6)) #繪制熱力圖,還要將數(shù)值寫到熱力圖上 #每個網(wǎng)格上用線隔開 sns.heatmap(flights, annot=True, fmt="d", linewidths=.5, ax=ax) #設(shè)置坐標字體方向 label_y = ax.get_yticklabels() plt.setp(label_y, rotation=360, horizontalalignment='right') label_x = ax.get_xticklabels() plt.setp(label_x, rotation=45, horizontalalignment='right') plt.show()
聚類熱圖
import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns sns.set() flights_long = sns.load_dataset("flights") flights = flights_long.pivot("month", "year", "passengers") # 繪制x-y-z的熱力圖,比如 年-月-銷量 的聚類熱圖 g= sns.clustermap(flights, fmt="d",cmap='YlGnBu') ax = g.ax_heatmap label_y = ax.get_yticklabels() plt.setp(label_y, rotation=360, horizontalalignment='left') plt.show()
import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns sns.set(color_codes=True) iris = sns.load_dataset("iris") species = iris.pop("species") #設(shè)置圖片大小 g= sns.clustermap(iris, fmt="d",cmap='YlGnBu',figsize=(6,9)) ax = g.ax_heatmap label_y = ax.get_yticklabels() plt.setp(label_y, rotation=360, horizontalalignment='left') #設(shè)置圖片名稱,分辨率,并保存 plt.savefig('cluster.tif',dpi = 300) plt.show()
注:更多參數(shù)的用法請查閱官方文檔
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