python热力图实现简单方法

下面是“Python热力图实现简单方法”的完整攻略。

1. 热力图简介

热力图是一种流行的数据可视化方法，它使用色彩映射将二维数据以视觉方式呈现。在热力图中，数据通常表示为一组散点，每个点的散布情况决定了该点的颜色。热力图能够直观地展示数据的密集程度和变化趋势。

2. 常用的热力图库

Python中有许多可用于绘制热力图的库，以下是其中几个：

• seaborn：基于matplotlib的高级绘图库，它提供了许多热力图功能。
• plotly：交互式数据可视化库，绘制热力图非常容易。
• folium：地图绘制库，可以绘制各种类型的热力图。
• gmplot：Google Maps绘图库，可以绘制Google Maps上的热力图。

此处我们以seaborn的heatmap函数为例进行演示。

3. 热力图的实现

热力图的生成需要两个变量：一个是二维数据数组，一个是颜色映射表。在seaborn中，我们可以使用heatmap函数来快速地完成这项工作。

3.1 创建数据

这里我们创建一个(8,8)的二维数组数据data，用于绘制热力图。

import numpy as np
import seaborn as sns

data = np.random.rand(8, 8)

3.2 绘制热力图

使用seaborn的heatmap方法，将数据data传入，设置好参数以后，即可得到一张热力图。

import matplotlib.pyplot as plt

sns.heatmap(data, cmap='YlGnBu')
plt.show()

代码中的参数cmap表示颜色映射表，即如何将数据映射到颜色中。这里使用了YlGnBu颜色表，它是一种从黄色到绿色到蓝色的渐变色，用于表示优秀、中等和较差的数据。

3.3 更多参数

除了上述的两个参数以外，seaborn的heatmap方法还提供了许多其他参数，以适应不同的需求。以下是几个常用的参数：

• vmin, vmax：设置数据范围，不在范围内的数据将不会被考虑。
• annot：设置是否显示数据数值。
• fmt：设置数据数值的格式。
• linewidth, linecolor：设置格子线条的宽度和颜色等。

4. 示例说明

在下面的示例中，我们使用seaborn的heatmap方法绘制了美国人口密度图和股票收盘价图。

4.1 美国人口密度图

这里我们使用seaborn自带的数据集flights，其中包含了每年各月份的航班数量。我们将其转换为矩阵，然后使用heatmap方法绘制热力图。

import seaborn as sns

flights = sns.load_dataset("flights")
flights = flights.pivot("month", "year", "passengers")

sns.heatmap(flights, cmap='YlGnBu')
plt.show()

代码中的pivot方法用于将数据行列转换为矩阵形式。最终的结果表示了不同月份和不同年份的航班数量，通过颜色的深浅表示数量的多少。

4.2 股票收盘价图

这里我们使用pandas库中的read_csv方法读取CSV文件，然后使用heatmap方法绘制热力图。

import pandas as pd
import seaborn as sns

stocks = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/datasets/s-and-p-500-companies/master/data/constituents_symbols.txt')

data = pd.DataFrame()
for symbol in stocks['Symbol'][:10]:
    df = pd.read_csv(f'https://raw.githubusercontent.com/datasets/' + 
                     f'stock-exchange-data/master/data/prices/us/{symbol}.us.csv')
    data[symbol] = df['close']
data = data.dropna()

sns.heatmap(data, cmap='YlGnBu', center=data.median().median())
plt.show()

代码中，我们使用了pandas的read_csv方法，先读取了包含股票价格的CSV文件。然后我们按股票代码分别取出数据，创建data DataFrame对象。接下来，我们在DataFrame对象上进行一些操作，将其中空值数据删除。最终将准备好的data传递到heatmap方法中进行绘制，用颜色表示每个股票的收盘价。

这两个示例说明了热力图的应用范围很广，可以用来表示不同数据集的大量信息，以及各种领域内数据的分布情况。