Python-科学计算-seaborn-02-热力图

爱谁谁
发布: 2025-09-07 08:34:23
原创
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这个系列将深入探讨python的科学计算模块,今天我们来详细讲解seaborn模块的热力图功能。首先,我们将展示如何使用seaborn创建热力图,并提供相应的代码示例和解读。

Part 1:热力图示例

我们假设有一个数据框

df_1
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,包含4列数据,列名为
["p1", "p2", "p3", "p4"]
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。我们将使用这4列数据生成一个热力图,如下图所示:

Python-科学计算-seaborn-02-热力图

Part 2:代码

立即学习Python免费学习笔记(深入)”;

下面是生成上述热力图的完整代码:

import pandas as pd
import seaborn as sns
from matplotlib import pyplot as plt

dict_1 = {
    "p1": [0.5, 0.8, 1.0, 1.2, 1.5, 2.5, 0.9, 0.6, 1.3, 1.0,
           1.3, 1.6, 1.9, 2.5, 4.2, 3.5, 2.2, 1.2, 1.5, 0.5],
    "p2": [1.3, 2.8, 1.3, 1.4, 6.5, 2.5, 0.9, 0.6, 1.3, 1.0,
           1.3, 1.6, 1.9, 2.5, 4.2, 3.5, 1.2, 1.2, 3.5, 2.5],
    "p3": [2.5, 0.8, 1.3, 1.2, 1.5, 2.8, 1.9, 0.6, 1.3, 1.1,
           1.3, 1.6, 1.1, 2.5, 4.2, 3.9, 2.2, 1.2, 1.5, 0.5],
    "p4": [2.5, 0.8, 1.3, 1.2, 1.5, 3.8, 1.9, 0.6, 1.3, 1.1,
           1.3, 1.6, 1.1, 2.5, 4.2, 3.9, 2.2, 1.2, 1.5, 0.5]
}

df_1 = pd.DataFrame(dict_1, columns=["p1", "p2", "p3", "p4"])
print(df_1)

sns.set(style="ticks", color_codes=True)
sns.heatmap(df_1, linewidths=0.05, linecolor='yellow', vmin=0, vmax=5, annot=True)
plt.show()
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Part 3:部分代码解读

下面是代码中

sns.heatmap
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函数的参数解释:

MagicStudio
MagicStudio

图片处理必备效率神器!为你的图片提供神奇魔法

MagicStudio 102
查看详情 MagicStudio
sns.heatmap(df_1, linewidths=0.05, linecolor='yellow', vmin=0, vmax=5, annot=True)
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  • linewidths
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    :设置每个单元格的线宽。
  • linecolor
    登录后复制
    :设置单元格线框的颜色。
  • vmin=0, vmax=5
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    :设置颜色区间的最小值和最大值。
  • annot=True
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    :在每个单元格中显示具体的数值。

如果对生成的热力图颜色不满意,可以通过增加

cmap
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参数来更改颜色映射。例如:

sns.heatmap(df_1, linewidths=0.05, linecolor='yellow', vmin=0, vmax=5, annot=True, cmap="hot_r")
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不同的

cmap
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参数会产生不同的颜色效果,如下图所示:

cmap="hot_r"
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效果图:

Python-科学计算-seaborn-02-热力图

cmap="YlGnBu"
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效果图:

Python-科学计算-seaborn-02-热力图

以上就是Python-科学计算-seaborn-02-热力图的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!

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