Crear mapa de calor con Python

Un mapa de calor consta de valores que exhiben diferentes tonos de un color para representar valores individuales. Generalmente, los tonos más oscuros del gráfico representan valores que son más altos que el tono más claro. Para un valor claramente diferente, también se puede usar un color totalmente diferente. Los valores de los datos se muestran con la ayuda de colores en el gráfico. El objetivo principal de un mapa de calor es proporcionar una lista visual en color de la información proporcionada. Un mapa de calor (o mapa de calor) es una técnica de visualización de datos que muestra la magnitud de un fenómeno como color en dos dimensiones. Un mapa de calor, para ser precisos, es una técnica de visualización de datos que hace uso del color para mostrar cómo varía un valor de interés en función de los valores de las otras dos variables. Para resumir, el uso de diferentes colores para representar los datos le brinda una vista general de los datos numéricos. Además de esto, el mapa de calor de Python incluye la ejecución de análisis de conglomerados, la regularización de las matrices, la elección de una determinada paleta de colores y el intercambio de filas y columnas para colocar valores que son similares en las cercanías.

Por ejemplo, podría utilizar un mapa de calor para comprender cómo cambia exactamente la contaminación del aire según la hora del día en un conjunto de pueblos y ciudades.

Un mapa de calor de un sitio web se puede entender de dos maneras: viendo la visualización y revisando los puntos de datos sin procesar. Las tendencias de clics y los problemas se pueden notar de un vistazo debido a la naturaleza codificada por colores de los mapas de calor (el rojo indica la mayor interacción, el azul la menor).

Un Heatmap 2-D es una herramienta de visualización de datos que permite representar la magnitud del fenómeno en forma de colores. En Python, los mapas de calor 2D se pueden trazar utilizando el paquete Matplotlib. Hay varios métodos que se pueden emplear para trazar mapas de calor 2-D. algunos de ellos se discuten a continuación.

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Método 1: Usar la función matplotlib.pyplot.imshow()

Sintaxis: matplotlib.pyplot.imshow(X, cmap=Ninguno, norma=Ninguno, aspecto=Ninguno, interpolación=Ninguno, alfa=Ninguno, vmin=Ninguno,

vmax=Ninguno, origen=Ninguno, extensión=Ninguno, forma=<parámetro obsoleto>, filternorm=1, filterrad=4.0,

imlim=<parámetro en desuso>, resample=Ninguno, url=Ninguno, \, data=Ninguno, \\*kwargs)

Método 2: Uso de la biblioteca Seaborn

Para esto usamos la función seaborn.heatmap()

Sintaxis: seaborn.heatmap(data, *, vmin=Ninguno, vmax=Ninguno, cmap=Ninguno, center=Ninguno, robusto=Falso, annot=Ninguno,

fmt='.2g', annot_kws=Ninguno, linewidths=0, linecolor='white', cbar=True, cbar_kws=Ninguno, cbar_ax=Ninguno,

cuadrado=Falso, xticklabels='automático', yticklabels='automático', máscara=Ninguno, ax=Ninguno, **kwargs)

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Método 3: Uso de la función matplotlib.pyplot.pcolormesh()

Sintaxis: matplotlib.pyplot.pcolormesh(*args, alpha=Ninguno, norm=Ninguno, cmap=Ninguno, vmin=Ninguno, vmax=Ninguno,

sombreado='plano', suavizado=Falso, datos=Ninguno, **kwargs)

Seaborn es una biblioteca de Python que nos permite crear mejores gráficos con facilidad, con la ayuda de su función heatmap(). Esta sección comienza con una publicación que explica el uso fundamental de la función en función de cualquier tipo de entrada de datos. Luego, lo guiará a través de las diversas formas de personalizar el gráfico, como controlar el color y la normalización de datos.

Por lo general, usamos algunas técnicas de agrupación en un mapa de calor. Esto se hace para agrupar elementos que tengan un tipo de patrón similar para sus variables numéricas.

En general, se recomienda mostrar un dendograma (un dendograma es un diagrama que muestra la relación jerárquica entre objetos. Por lo general, se realiza en forma de salida de un agrupamiento jerárquico. La función principal de un dendograma es encontrar la forma más adecuada para asignar objetos a clústeres.) en

parte superior del mapa de calor para describir cómo se ha llevado a cabo la agrupación. Por último, pero no menos importante, puede ser útil comparar la agrupación que obtuvimos con una estructura esperada, que se muestra como un color adicional.

Cómo interpretar un mapa de calor en Python:

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Visualización de datos de Python: mapas de calor

1. importar pandas como pd. importar numpy como np. importar matplotlib .pyplot como plt. …
2. higo, hacha = plt.subplots(figsize=(10,6)) sns. mapa de calor ( data.corr (), center=0, cmap='Blues') ax.set_title('Multicolinealidad de los atributos del automóvil') 3. fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,6)) sns . mapa de calor ( data.corr (), center=0, cmap='BrBG', annot=True)

Cómo crear un mapa de calor:

1. Cargue el conjunto de datos.
2. Haz una matriz Python Numpy.
3. Producir un pivote en Python.
4. Forme una matriz para anotar el mapa de calor .
5. Construya la figura de Matplotlib y defina la trama .
6. Construya el mapa de calor.

Ahora, la pregunta es, ¿cómo se puede aumentar el tamaño de las anotaciones de un mapa de calor marino en Python? Es simple: un seaborn se puede explicar en términos de una biblioteca de Python que se basa en matplotlib y que en realidad se usa para la visualización de datos.

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Acercarse

• Módulo a importar
• Cargar o producir datos
• Llame a la función de mapa de calor () con annot establecido en True.
• El tamaño debe personalizarse con el parámetro annot_kws
• Parcela a exhibir

Cambiar el color del mapa de calor:

El color del mapa de calor marino se puede cambiar usando el atributo cmap del mapa de color del mapa de calor.

Tipos de mapas de calor:

Normalmente hay dos tipos de mapas de calor:

1. Mapa de calor de cuadrícula: hay una magnitud de valores que se muestran a través de colores que se presentan en una matriz de filas y columnas, más comúnmente por una función basada en la densidad. A continuación se enumeran algunos mapas de calor de Grid

• Mapa de calor agrupado: el objetivo principal del mapa de calor agrupado es simplemente crear asociaciones entre las características y los puntos de datos. Este es el tipo de mapa de calor que implementa la agrupación en clústeres como parte del proceso de agrupación de características que son de naturaleza similar.

Los mapas de calor agrupados también se utilizan ampliamente en las ciencias biológicas para estudiar las similitudes genéticas entre varios individuos.

• Mapa de calor espacial: un mapa de calor tiene varios cuadrados y a cada cuadrado de un mapa de calor se le asigna una representación de color en función del valor de las celdas cercanas. La ubicación misma del color se basa en la magnitud del valor en el espacio particular. Estos mapas de calor son en realidad pintura basada en datos por lienzo de números que se cubre en la parte superior de una imagen. A las celdas que tienen un valor más alto que otras celdas se les asigna un color cálido, mientras que a las celdas que tienen valores más bajos se les asigna un color frío.

USOS DE LOS MAPAS DE CALOR:

• Análisis empresarial: un mapa de calor se utiliza como una herramienta visual de análisis empresarial y proporciona pistas visuales muy rápidas sobre el rendimiento actual, los resultados y cualquier posibilidad de mejora. Los mapas de calor también pueden analizar los datos existentes y encontrar áreas de intensidad que podrían reflejar dónde reside la mayoría de los clientes. Los mapas de calor también se pueden actualizar continuamente para reflejar el crecimiento y los esfuerzos. Estos mapas también se pueden integrar en el flujo de trabajo de una empresa y, por lo tanto, convertirse en parte del análisis continuo. Estas

presentar los datos de una manera visualmente agradable y también hace que sea fácil de entender y comunicar a los miembros del equipo o clientes.

• Sitio web: los mapas de calor se utilizan en los sitios web para visualizar los datos de los visitantes. Este tipo de visualización ayuda a los propietarios de negocios, así como a los especialistas en marketing, a identificar la sección de mejor y peor rendimiento de una determinada página web. Estas visiones también les ayudan a optimizar mejor su sitio web.
• Análisis exploratorio de datos: esto también se conoce como EDA y es una tarea que realizan los científicos de datos para familiarizarse con todos los datos. De hecho, todos los estudios iniciales se realizan para comprender los datos conocidos como EDA . También se puede explicar como el proceso de análisis de conjuntos de datos antes de que comience la tarea de modelado. De hecho, es una tarea bastante aburrida mirar una hoja de cálculo llena de números para determinar características importantes en un conjunto de datos. Por lo tanto, EDA se realiza con el fin de resumir sus principales características y especificaciones, a menudo con métodos visuales, que también incluyen mapas de calor. Estas son una forma cautivadora de visualizar las relaciones entre variables en un espacio de alta dimensión. Esto se puede hacer fácilmente mediante el uso de variables de características como encabezados de fila y encabezados de columna.
• Biología molecular : los mapas de calor se utilizan para estudiar la disparidad y los patrones de similitud en el ARN, el ADN, etc.
• Geovisualización : los gráficos de mapas de calor geoespaciales son bastante útiles cuando se trata de mostrar cómo se comparan las áreas geográficas de un mapa entre sí en función de criterios específicos. Los mapas de calor también ayudan en el análisis de conglomerados o análisis de puntos críticos para detectar conglomerados de altas concentraciones de actividad. ¡Tome, por ejemplo, el análisis de precios de alquiler de Airbnb!
• Marketing y ventas: la capacidad de un mapa de calor para detectar puntos fríos y cálidos se utiliza para aumentar las tasas de respuesta de marketing mediante marketing dirigido. Los mapas de calor también facilitan la detección de áreas que responden a campañas, mercados desatendidos, residencia de clientes y tendencias de ventas elevadas; estos ayudan a mejorar las alineaciones de productos, capitalizar las ventas y crear segmentos de clientes objetivo al mismo tiempo que analizan la demografía regional.

Conclusión

Si bien hay muchos esquemas de color diferentes que pueden ilustrar el mapa de calor, también viene con un conjunto de ventajas perceptuales y desventajas para cada uno. Las opciones de la paleta de colores en realidad van más allá de la estética, especialmente porque los colores en el mapa de calor revelan patrones en los datos. De hecho, los buenos esquemas de color pueden mejorar el descubrimiento de patrones. Sin embargo, las malas decisiones en realidad pueden ocultarlo . Además de esto, los mapas de calor marinos son los mapas de calor de cuadrícula que en realidad pueden tomar varios tipos de datos para generar mapas de calor. Por lo tanto, el propósito principal del mapa de calor marítimo es simplemente mostrar la matriz de correlación mediante la visualización de datos. También ayuda a encontrar la relación entre múltiples funciones, así como qué funciones son las mejores para la creación de modelos de aprendizaje automático.

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