Couleurs de la mouche thermique de Seaborn

Les cartes thermiques sont des cartes colorées qui affichent des données dans un format bidimensionnel. La variation des couleurs est obtenue en utilisant la teinte, la saturation ou la luminosité pour représenter les informations variées sur les cartes de couleur. Cette variation de couleur fournit aux lecteurs des informations visuelles sur la taille des valeurs quantitatives. Les nombres de remplacement des marques de chaleur par les couleurs puisque l'esprit humain comprend mieux les vues que les données textuelles. Étant donné que les humains sont principalement visuels, il est logique de présenter les données de quelque manière que ce soit. Les cartes thermiques sont des représentations visuelles simples à comprendre des données. En conséquence, les outils de visualisation des données comme les cartes thermiques deviennent de plus en plus populaires.

Des cartes thermiques sont utilisées pour afficher les modèles, la variance et les anomalies, ainsi que pour représenter la saturation ou l'intensité des variables. Les relations entre les variables sont représentées via des cartes thermiques. Les deux axes sont utilisés pour tracer ces variables. En observant le décalage de couleur dans la cellule, nous pouvons rechercher les motifs. Il ne prend que des entrées numériques et la montre sur la grille, avec différentes valeurs de données affichées par l'intensité de couleur variable.

De nombreux schémas de couleurs différents peuvent être utilisés pour représenter la carte thermique, chacune avec son propre ensemble d'avantages et d'inconvénients perceptuels. Les couleurs dans la carte thermique indiquent des motifs dans les données, donc les décisions de palette de couleurs sont plus que simplement cosmétiques. La découverte de motifs peut être facilitée par les palettes de couleurs appropriées mais peut également être gênée par les mauvais choix de couleurs.

Les coloraps sont utilisés pour visualiser les marques thermiques car ils sont un moyen simple et efficace de voir les données. Diverses colormaps pourraient être utilisés pour différentes types de cartons thermiques. Dans cet article, nous explorerons comment interagir avec les marques de chaleur de Seaborn en utilisant les Colormaps.

Exemple 1: Définissez le tracé séquentiel Colormaps

Lorsque les valeurs de données (numériques) passent de haut à faible et qu'une seule d'entre elles est significative pour l'analyse, nous utilisons les colormaps séquentiels. Notez que nous avons créé un colormap avec SNS.palette de couleurs () et affiché les couleurs du colormap avec SNS.palplot (). L'instance suivante explique comment générer une carte thermique à colormap séquentielle avec le module SeaBorn.

Dans le script Python suivant, nous fournissons les trois modules qui sont nécessaires pour que le code fonctionne. Ensuite, nous insérons la valeur de graine zéro dans la fonction aléatoire pour générer des nombres aléatoires. Nous créons les données de champ où la fonction RAND est appelée qui génère un nombre aléatoire dans un intervalle spécifié pour l'axe X et l'axe Y. Ensuite, nous créons une variable Colormap où la Color_palette a créé la couleur «Reds». En fin de compte, la couleur CMAP est utilisée pour la thermap.

Importer Matplotlib.pypllot comme plt
Importer Seaborn comme SNS
Importer Numpy comme NP
NP.aléatoire.graine (0)
données = np.aléatoire.Rand (10, 10)
Colormap = SNS.Color_palette ("Reds")
hache = SNS.HeatMap (données, cmap = colormap)
PLT.montrer()

La carte thermique de couleur séquentielle est représentée comme celle-ci du script précédent.

Exemple 2: Définissez les colormaps séquentiels avec le tracé de l'argument CMAP

Comme «Reds» est un colormap intégré à SeaBorn, il peut également être transmis directement à l'argument CMAP.

Il convient de noter que notre colormap a une intensité de couleur continue, par opposition à la précédente, qui avait une intensité verte discrète pour une gamme de valeurs possibles. Voici un aperçu plus profond des colormaps obtenus dans les marques de chaleur mentionnées dans l'illustration suivante:

Nous avons passé un zéro pour la graine Rand et généré le nombre aléatoire en utilisant la fonction Rand à l'intérieur des données variables. Nous définissons l'intervalle (15,15) pour l'axe x et l'axe y. Ensuite, nous avons dépassé un argument CMAP qui a la couleur «blues» à l'intérieur de la fonction HEATMAP. Cela crée les variations de couleur «bleu» de la carte thermique.

Importer Matplotlib.pypllot comme plt
Importer Seaborn comme SNS
Importer Numpy comme NP
NP.aléatoire.graine (0)
données = np.aléatoire.Rand (15, 15)
hache = SNS.HeatMap (données, cmap = "blues")
PLT.montrer()

Le tracé d'intensité de couleur séquentiel du blues est illustré à l'intérieur de la figure avec la barre de couleur de la couleur spécifiée.

Exemple 3: Définissez le tracé divergeant Colormaps

Ils sont utilisés pour représenter les valeurs numériques qui vont de haut à faible (et vice versa), les valeurs maximales et minimales étant importantes. Sur une carte thermique de Seaborn, l'exemple suivant explique comment utiliser un colormap divergent.

Ici, nous importons la bibliothèque Seaborn qui est installée dans notre langue python. La bibliothèque Matplotlib est également utilisée pour la visualisation du tracé. Nous avons un autre module qui est Numpy pour les fonctionnalités Numpy. Ensuite, en utilisant le module Numpy, nous avons le NP.aléatoire.Fonction de semence qui passe une valeur de zéro utilisée pour initialiser les nombres aléatoires.

À l'intérieur des données variables, nous appelons une fonction Numpy Rand qui définit la limite de nombre pour les deux axes dans le tracé. Ensuite, nous avons une fonction de map thermique à Seaborn, qui prend l'argument CMAP. Le CMAP est défini avec le schéma de couleurs par défaut qui est les couleurs Coolwarm.

Importer Matplotlib.pypllot comme plt
Importer Seaborn comme SNS
Importer Numpy comme NP
NP.aléatoire.graine (0)
données = np.aléatoire.Rand (10, 12)
hache = SNS.HeatMap (données, cmap = "coolwarm")
PLT.montrer()

Dans la figure suivante, nous avons une carte thermique personnalisée en utilisant CMAP:

Exemple 4: Définissez le tracé du paramètre CBAR

L'attribut CBAR de HeatMap est une valeur booléenne qui implique si elle doit être tracée. La barre de couleur est présentée dans le graphique par défaut si le paramètre CBAR n'est pas spécifié. Passez le cbar en faux pour désactiver la barre de couleur. Le cbar = faux paramètre dans la méthode HeatMap () peut être utilisé pour désactiver la barre des couleurs de la carte thermique dans SeaBorn.

Nous avons besoin des quatre bibliothèques; La bibliothèque supplémentaire est les pandas pour le cadre de données que nous utilisons dans le code. Avec les Seaborn, nous appelons une fonction définie ici. Ensuite, avec la fonction d'ensemble de données chargé, les exemples de vols d'ensemble de données sont ajoutés et stockés dans la variable DF.

Dans la ligne suivante, nous avons une fonction de pivot qui prend les données sur la colonne et regroupe les données en conséquence. Nous passons les trois colonnes: mois, année et passagers de l'ensemble de données du vol. Maintenant, invoquer la fonction de la carte thermique Seaborn définit l'argument CBAR à une fausse valeur. Avec la fonction PLT Show, l'intrigue est rendue.

Importer des pandas en tant que PD
Importer Numpy comme NP
Importer Seaborn comme SNS
Importer Matplotlib.pypllot comme plt
sns.ensemble()
DF = SNS.load_dataset ("vols")
df = df.pivot ("mois", "année", "passagers")
hache = SNS.HeatMap (df, cbar = false)
PLT.montrer()

Le CBAR est retiré du tracé de la carte thermique dans la figure donnée:

Conclusion

Il est simple de travailler avec les marques de chaleur de Seaborn. Nous avons discuté des deux types de cartes de couleurs qui incluent les cartes de couleur séquentielles et divergentes. Nous les avons expliqués brièvement avec l'exemple de course avec le compilateur Python Seaborn à l'intérieur de l'Ubuntu 20.04.