Magronne de chaleur de Seaborn

«Seaborn est une bibliothèque d'analyses visuelles basée sur Matplotlib. Il a un cadre de haut niveau pour définir des graphiques analytiques visuellement attrayants. Matplotlib est le fondement de Seaborn. Le module SeaBorn nous permet de créer des cartes thermiques détaillées, et les visuels seront ajustés en outre avec des fonctions Matplotlib avant d'être affichées pour l'un des modules Matplotlib pour fournir des graphiques de qualité.

SeaBorn offre une meilleure interface que Matplotlib, permettant aux utilisateurs de simplifier de nombreuses modifications et certaines opérations qui seraient autrement nécessaires pour créer des graphiques Matplotlib en tant que réactif. Il fonctionne également bien avec les types de données Pandas, ce qui rend le prétraitement des données et la visualisation simple. Il contient également plusieurs graphiques ayant des paramètres utiles et une disposition attrayante.

Une carte thermique est une représentation visuelle 2D d'informations qui utilise des couleurs pour illustrer les valeurs uniques dans une matrice. C'est une technique graphique parfaite pour analyser différentes entités. C'est simple à faire et à personnaliser, ainsi qu'à comprendre. Des cartes thermiques seront utilisées pour identifier la corrélation entre les caractéristiques d'un algorithme d'apprentissage en profondeur car ils fournissent un moyen simple d'évaluer le lien entre différentes entités.

Il peut aider la sélection des variables en supprimant les éléments qui sont intimement connectés. Je vais discuter de plusieurs méthodes qui sont utilisées pour dessiner une carte thermique à la mer à Python avec différentes illustrations."

Utiliser la méthode RandInt ()

Ici, nous utiliserons la fonction RandInt () pour créer une matrice bidimensionnelle. La bibliothèque Numpy contient cette fonction.

Importer Numpy comme NP
Importer Seaborn comme SN
Importer Matplotlib.pypllot comme plt
données = np.aléatoire.Randint (bas = 1,
élevé = 200,
taille = (20, 20))
HM = SN.HEATMAP (données = données)
PLT.montrer()

Au début du code, nous avons importé trois bibliothèques requises Numpy en tant que NP, Seaborn as SN et Matplotlib.pypllot comme plt. Maintenant, nous voulons créer une matrice bidimensionnelle. Cette matrice contient des valeurs aléatoires. Pour la création de la matrice, nous avons utilisé la méthode Randint () de la bibliothèque Numpy. Cette fonction contient trois paramètres différents. Ces paramètres incluent la plus petite valeur, la plus grande valeur et la taille de la matrice.

Ensuite, nous avons appliqué la méthode HeatMap () pour représenter le graphique sur la carte thermique. En fin de compte, nous avons dû afficher l'intrigue, nous avons donc utilisé la méthode show ().
Après avoir exécuté le code ci-dessus, nous obtenons le tracé précédent.

Ancrer l'ombre de la carte

Seules les cellules ayant des valeurs à moins de 40 et 80 seraient présentées si les valeurs minimales et maximales des cellules sont ajustées à 40 et 80, respectivement.

Importer Numpy comme NP
Importer Seaborn comme SN
Importer Matplotlib.pypllot comme plt
données = np.aléatoire.Randint (bas = 2,
élevé = 200,
taille = (20, 20))
vmin = 40
vmax = 80
HM = SN.masse thermique (données = données,
vmin = vmin,
vmax = vmax)
PLT.montrer()

La première étape consiste à intégrer les fichiers d'en-tête. Le fichier d'en-tête Numpy est intégré en tant que NP, SeaBorn sera intégré en tant que SN, et le troisième fichier d'en-tête Matplotlib sera intégré en tant que PLT. À l'étape suivante, nous allons générer une matrice bidimensionnelle. Nous avons stocké différents nombres dans la matrice. La matrice contient des valeurs de 2 à 200. La fonction rannt () est utilisée pour créer une matrice. Cette fonction appartient à la bibliothèque Numpy.

Nous avons fourni une valeur inférieure, une valeur la plus élevée et la taille de la matrice bidimensionnelle comme paramètres de la fonction randint (). Nous devons maintenant spécifier la valeur minimale et la valeur maximale des cellules du graphique. Pour dessiner la carte thermique, nous avons utilisé la fonction HeatMap () de la bibliothèque SeaBorn. Cette fonction contient les valeurs minimales et maximales des cellules comme argument. La méthode show () est appliquée pour représenter le graphique.

Ajuster la couleur de la carte et la centrer

L'argument «CMAP» serait analysé dans ce cas. De nombreux colormaps sont disponibles dans Matplotlib. Ici, nous spécifierons la valeur «TAB10» à l'argument «CMAP». Nous avons également défini l'argument du «centre» à zéro pour centrer le CMAP.

Importer Numpy comme NP
Importer Seaborn comme SN
Importer Matplotlib.pypllot comme plt
données = np.aléatoire.Randint (bas = 2,
élevé = 200,
taille = (20, 20))
cmap = "tab10"
Centre = 1
HM = SN.masse thermique (données = données,
cmap = cmap,
Centre = centre)
PLT.montrer()

Nous avons introduit trois bibliothèques essentielles au début du code: Numpy en tant que NP, Seaborn en tant que SN et Matplotlib.pypllot comme plt. Nous allons faire une matrice bidimensionnelle maintenant. Il y a quelques valeurs aléatoires dans cette matrice. Nous utilisons la méthode Rannt () de la bibliothèque Numpy pour créer la matrice. Il y a trois arguments dans cette fonction. La plus petite valeur, la plus grande valeur et la taille de la matrice font partie de ces paramètres.

À l'étape suivante, nous avons spécifié la couleur de la carte en utilisant la variable «CMAP». Nous définissons sa valeur comme «TAB10». Nous avons également fourni l'attribut «Centre» et définir la valeur 0. La carte thermique a ensuite été graphique à l'aide de la fonction HeatMap (). Les arguments de cette fonction incluent la couleur de la carte et le centre du graphique. Enfin, nous devons montrer l'intrigue; Ainsi, nous avons utilisé la méthode Show ().

Création d'une ligne de séparation unique

Les arguments «Linewidths» et «LineColor» peuvent être utilisés pour ajuster l'épaisseur et l'ombre des frontières des cellules.

Importer Numpy comme NP
Importer Seaborn comme SN
Importer Matplotlib.pypllot comme plt
données = np.aléatoire.Randint (bas = 2,
élevé = 200,
taille = (20, 20))
Linewidths = 3
lineColor = "Blue"
HM = SN.masse thermique (données = données,
LineWidths = Linewidths,
lineColor = lineColor)
PLT.montrer()

Les fichiers d'en-tête doivent être intégrés en premier. Le fichier d'en-tête Numpy sera incorporé en NP, SeaBorn sera incorporé sous le nom de SN et Matplotlib sera inclus en tant que PLT. Différents nombres ont été conservés dans la matrice. Les entrées dans la matrice vont de 2 à 200. Une matrice est créée en utilisant la méthode RandInt (). La bibliothèque Numpy contient cette méthode. Les arguments de la fonction RandInt () sont la plus petite valeur, la valeur la plus élevée et la taille de la matrice bidimensionnelle.

Nous allons maintenant spécifier la largeur de ligne de la bordure et la couleur de la bordure pour les cellules du graphique. La valeur de Linewidth et LineColor serait respectivement «2» et «rouge»,. Nous utilisons la méthode de la méthode HeatMap () de SeaBorn pour dessiner le thermap. La largeur de ligne et le linecolor des cellules sont donnés sous forme de paramètres à cette fonction. Pour illustrer le graphique, la fonction show () sera utilisée.

Conclusion

Nous avons parlé de différentes techniques pour créer la carte thermique de Seaborn. Une carte thermique est une représentation visuelle de toutes les données qui utilisent des nuances pour afficher le contenu de la matrice. La méthode HeatMap () sera utilisée pour créer des marques de chaleur dans SeaBorn. Nous avons également couvert comment changer la couleur de la carte, comment séparer les limites des cellules du graphique et comment ancrer l'ombre de la carte.