Matplotlib HeatMap

Les thermaps sont des graphiques colorés qui visualisent les ensembles de données de manière bidimensionnelle. Pour montrer divers détails, les cartes de couleur utilisent le ton, l'intensité ou la luminosité pour induire la variabilité. Cette palette de couleurs fournit au public des signaux visuels sur l'amplitude des valeurs quantitatives. Le cerveau humain perçoit donc mieux les images que les chiffres, le texte ou d'autres informations écrites; Les cartes thermiques semblent être de remplacer les nombres par des teintes.

Comme les humains sont des apprenants auditifs, il est beaucoup plus logique de représenter les données dans n'importe quel format. Les marques thermiques sont des représentations visuelles de données simples à interpréter. Des cartes thermiques pourraient représenter des thèmes, des variations et même des aberrations et illustrer la saturation ou la luminosité des variables. Les relations entre les variables peuvent être représentées en utilisant des cartons thermiques.

Sur les deux dimensions, tous les éléments sont affichés. Les thermaps n'ont pas leur fonctionnalité dans Matplotlib, afin que nous puissions les fabriquer avec la méthode IMShow. Une teinte spécifique exprime chaque élément d'une matrice dans une carte thermique Matplotlib. Nous allons passer en revue la carte thermique Matplotlib dans cet article.

Utilisez la fonction IMShow de Matplotlib pour créer une simple carte thermique:

La fonction IMShow dans Python peut créer une carte thermique dans Matplotlib. Un ensemble de données randomisé et un ensemble de données défini peuvent être utilisés. Après cela, nous appliquons la fonction IMShow, passant les données, la valeur de Colormap et la technique d'interpolation (cette méthode aide à améliorer la qualité d'image si elle est utilisée).

Pour un bon contraste avec la teinte du panneau, les inscriptions seront colorées différemment en fonction d'une limite. Ensuite, nous éteignons les épines axiales adjacentes et divisons les grappes avec une grille. La sortie du code ci-dessus peut être comprise dans le ScreenShot inférieur.

THEALMAP avec histogramme 2D en utilisant IMSHOW:

Une carte thermique est une visualisation matricielle de palette de couleurs des données rectangulaires. Il accepte un tableau 2D. Un ndarray peut être créé à partir de ces données. Parce qu'il peut illustrer la relation entre plusieurs variables, c'est une approche utile pour visualiser les ensembles de données.

Ici, nous allons créer un histogramme 2-D en utilisant la méthode IMShow de Numpy et Matplotlib. Nous sélectionnerons d'abord un ensemble de données aléatoires, puis l'envoyer à la méthode Histogram2D de la bibliothèque Numpy. Ensuite, l'interface visuelle complète de la carte thermique s'affiche à l'aide de la méthode IMShow. La sortie du code ci-dessus peut être comprise dans le ScreenShot inférieur.

Ce graphique de la carte thermique est construit sur un numéro aléatoire généré par Numpy.

Utilisez Matplotlib pour ajouter une barre de couleur à une carte thermique:

Colorbar est une échelle simple qui nous aide à comprendre quelle couleur correspond à quelle valeur. Matplotlib a également une fonction directe pour appliquer une barre de couleur sur l'intrigue.

La méthode Pcolormesh serait utilisée dans la troisième instance de cet article. Les méthodes de maillage et de lispace de Numpy sont nécessaires pour créer cette forme d'une carte thermique. Maintenant, la prochaine phase serait d'utiliser des opérations mathématiques de base pour déterminer les limites supérieures et inférieures du tracé.

Pour visualiser les marques de chaleur avec la méthode Pcolormesh, nous devons utiliser la technique des sous-tracages. L'ensemble de données pour les paramètres sélectionnés fournis dans la méthode PCOLORMESH est créé avec le module Linspace de Numpy.

Un ensemble de données aléatoire est utilisé dans le graphique coloré de la map Heat ici. Il utilise une carte de plusieurs couleurs (CMAP) cette fois, en utilisant le schéma «blues», qui est entièrement composé de couleurs bleues. La sortie du code ci-dessus peut être comprise dans le ScreenShot inférieur.

Nous utilisons une carte thermique pour observer l'association entre plusieurs ensembles d'éléments. La carte thermique Matplotlib avec une barre de couleur est illustrée dans ce graphique.

Mélange de chaleur étiqueté:

Nous tenons à écrire un code pour générer une carte thermique spécifique pour plusieurs ensembles de données et / ou dimensions dans cette étape. Nous construisons une méthode qui accepte l'ensemble de données et les noms de ligne et de colonne comme argument et paramètres pour modifier le tracé.

En plus de la susmention, nous aimerions ajouter une barre de couleur et définir les légendes juste au-dessus de la carte thermique plutôt que ci-dessous.

Cette instance montre comment créer des cartes thermiques annotées avec la méthode Imshow. Le graphique des données de la carte thermique est le même; Cependant, le style visuel change. L'ensemble de données de la carte thermique est fourni sous forme de tableau, et nous pouvons dessiner une carte thermique annotée en utilisant les sous-intrigues et les méthodes d'imshow.

La bibliothèque Matplotlib est d'abord importée. Nous commencerons par décrire des données spécifiques. Une liste 2D ou un tableau définissant les valeurs à une couleur spécifique est requise. Nous allons donc initialiser les listes ou les tableaux de catégories, avec l'ensemble des éléments dans chaque correspondant aux valeurs des axes correspondants.

Nous allons initialiser deux tableaux ici. Les noms des légumes sont représentés dans un tableau et les noms des pays sont représentés dans le deuxième tableau.

Le HeatMap est un graphique imshow avec des étiquettes correspondant aux classifications que nous avons maintenant. De plus, en utilisant une boucle pour une boucle, nous pouvons identifier les axes X et Y. Enfin, nous pourrions marquer les données en mettant un texte dans chaque cellule qui affiche la valeur de la cellule. La sortie du code ci-dessus peut être comprise dans le ScreenShot inférieur.

Cette production représente la production de divers légumes dans divers pays.

Conclusion:

Une carte thermique est un outil visuellement attrayant pour déterminer la luminosité des données. Il utilise une variété de couleurs et de motifs pour exprimer le contenu. Dans cet article Matplotlib HeatMap, nous vous avons montré comment faire une carte thermique à l'aide de matplotlib. Différentes fonctions qui aident à la création de cartes thermiques sont expliquées. Les fonctions Imshow et Pcolormesh sont également introduites.

Les thermaps peuvent être utilisés pour analyser et visualiser efficacement les données. Nous devons utiliser la méthode Imshow avec les arguments CMAP et interpolés pour fabriquer des thermaps en utilisant le matplotlib Matplotlib. Les scientifiques des données utilisent fréquemment des cartes thermiques pour examiner la relation entre divers aspects des données.