파이썬으로 히트맵 만들기

열 지도는 플롯할 개별 값에 대해 한 가지 색상의 다른 음영을 나타내는 값으로 구성됩니다. 일반적으로 차트의 어두운 음영은 밝은 음영보다 높은 값을 나타냅니다. 확연히 다른 값을 위해 완전히 다른 색상을 사용할 수도 있습니다. 데이터 값은 그래프의 색상으로 표시됩니다. 히트맵의 주요 목적은 주어진 정보의 컬러 시각적 목록을 제공하는 것입니다. 히트맵(또는 히트맵)은 현상의 크기를 2차원 색상으로 표시하는 데이터 시각화 기법입니다. 정확히 말하면 히트맵은 다른 두 변수의 값에 따라 관심 있는 값이 어떻게 달라지는지를 보여주기 위해 색상을 사용하는 데이터 시각화 기술입니다. 요약하면 데이터를 나타내는 데 다른 색상을 사용하면 숫자 데이터의 일반적인 보기를 제공합니다. 이 외에도 Python 히트맵에는 클러스터 분석 실행, 행렬 정규화, 특정 색상 팔레트 선택, 근처에 유사한 값을 배치하기 위한 행과 열 이동이 포함됩니다.

예를 들어 일련의 마을과 도시에서 시간에 따라 대기 오염이 정확히 어떻게 변하는지 이해하기 위해 히트맵을 사용할 수 있습니다.

웹 사이트 히트맵은 두 가지 방식으로 이해할 수 있습니다. 시각화를 보는 것과 원시 데이터 포인트를 수정하는 것입니다. 히트맵의 색상 코딩 특성으로 인해 클릭 추세와 문제를 한 눈에 파악할 수 있습니다(빨간색은 상호작용이 가장 많음을 나타내고 파란색은 가장 적음을 나타냄).

2D 히트맵은 현상의 크기를 색상의 형태로 표현할 수 있는 데이터 시각화 도구입니다. Python에서는 Matplotlib 패키지를 사용하여 2D 히트맵을 그릴 수 있습니다. 2D 히트맵을 그리는 데 사용할 수 있는 몇 가지 방법이 있습니다. 그 중 일부는 아래에서 설명합니다.

데이터 과학 과정을 확인하여 기술을 향상시키십시오.

방법 1: matplotlib.pyplot.imshow() 함수 사용

구문: matplotlib.pyplot.imshow(X, cmap=없음, norm=없음, aspect=없음, interpolation=없음, alpha=없음, vmin=없음,

vmax=없음, 원점=없음, 범위=없음, 모양=<사용되지 않는 매개변수>, filternorm=1, filterrad=4.0,

imlim=<사용되지 않는 매개변수>, resample=없음, url=없음, \, data=없음, \\*kwargs)

방법 2: Seaborn 라이브러리 사용

이를 위해 seaborn.heatmap() 함수를 사용합니다.

구문: seaborn.heatmap(data, *, vmin=없음, vmax=없음, cmap=없음, center=없음, robust=False,annot=없음,

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

square=False, xticklabels='auto', yticklabels='auto', mask=없음, ax=없음, **kwargs)

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방법 3: matplotlib.pyplot.pcolormesh() 함수 사용

구문: matplotlib.pyplot.pcolormesh(*args, alpha=None, norm=None, cmap=None, vmin=None, vmax=None,

음영='플랫', 앤티앨리어싱=거짓, 데이터=없음, **kwargs)

Seaborn은 heatmap() 함수의 도움으로 더 나은 차트를 쉽게 만들 수 있는 Python 라이브러리입니다. 이 섹션은 모든 종류의 데이터 입력을 기반으로 함수의 기본 사용법을 설명하는 게시물로 시작합니다. 그런 다음 색상 제어 및 데이터 정규화와 같이 차트를 사용자 지정하는 다양한 방법을 안내합니다.

일반적으로 히트맵에서 일부 클러스터링 기술을 사용합니다. 이는 숫자 변수에 대해 유사한 종류의 패턴을 갖는 항목을 그룹화하기 위해 수행됩니다.

일반적으로 덴드로그램(dendrogram)을 표시하는 것을 권장합니다. 개체를 클러스터에 할당합니다.) on

클러스터화가 수행된 방법을 설명하는 히트맵 상단. 마지막으로 추가 색상으로 표시된 예상 구조와 그룹화를 비교하는 것이 도움이 될 수 있습니다.

Python에서 히트맵을 해석하는 방법:

2022년에 배워야 할 최고의 데이터 과학 기술

Python 데이터 시각화 — 히트맵

1. 팬더를 pd로 가져옵니다. numpy를 np로 가져옵니다. matplotlib .pyplot을 plt로 가져옵니다 . …
2. fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,6)) sns. heatmap (data.corr(), center=0, cmap='Blues') ax.set_title('자동차 속성의 다중 공선성') 3. fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,6)) sns . 히트맵 (data.corr(), 중심=0, cmap='BrBG', 주석=True)

히트맵을 만드는 방법:

1. 데이터세트를 로드합니다.
2. Python Numpy 배열을 만듭니다.
3. Python에서 피벗을 생성합니다.
4. 히트맵 에 주석을 달기 위해 배열을 만듭니다.
5. Matplotlib 그림을 만들고 플롯 을 정의합니다 .
6. 히트맵을 구성합니다 .

이제 질문은 Python 에서 seaborn 히트맵의 주석 크기를 어떻게 늘릴 수 있습니까? 간단합니다 – seaborn은 matplotlib를 기반으로 하고 실제로 데이터 시각화 에 사용되는 Python 라이브러리 로 설명할 수 있습니다 .

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접근하다

• 가져올 모듈
• 데이터 로드 또는 생성
• 주석이 True로 설정된 heatmap() 함수를 호출합니다.
• 크기는 annot_kws 매개변수로 사용자 정의해야 합니다.
• 전시할 플롯

히트맵 색상 변경:

seaborn 히트맵의 색상은 히트맵의 컬러맵의 cmap 속성을 이용하여 변경할 수 있습니다.

히트맵 유형:

히트맵에는 일반적으로 두 가지 유형이 있습니다.

1. 그리드 히트맵: 가장 일반적으로 밀도 기반 함수 에 의해 행과 열의 매트릭스로 배치되는 색상을 통해 표시되는 값의 크기가 있습니다. 다음은 몇 가지 그리드 히트맵입니다.

• 클러스터형 히트맵 – 클러스터형 히트맵의 순수한 목표는 피처와 데이터 포인트 간의 연결을 간단히 구축하는 것입니다. 이는 본질적으로 유사한 기능을 그룹화하는 프로세스의 일부로 클러스터링을 구현하는 일종의 히트맵입니다 .

클러스터 히트 맵은 또한 다양한 개인의 유전자 유사성을 연구하기 위해 생물학에서 널리 사용됩니다 .

• 공간 히트맵 – 히트맵에는 여러 개의 사각형이 있으며 히트맵의 각 사각형에는 실제로 근처 셀의 값을 기준으로 색상 표현이 할당됩니다. 색상의 위치 는 특정 공간에서 값 의 크기를 기반으로 합니다 . 이러한 히트맵은 실제로 이미지 위에 덮힌 숫자 캔버스 로 데이터 기반 페인트입니다. 다른 셀보다 값이 높은 셀에는 핫 컬러가 할당되고 값이 낮은 셀 에는 차가운 컬러가 할당됩니다.

히트맵의 용도:

• 비즈니스 분석: 히트맵은 시각적 비즈니스 분석 도구로 사용되며 현재 성능, 결과 및 개선 범위에 대한 매우 빠른 시각적 단서를 제공합니다. 히트맵은 또한 기존 데이터를 분석하고 대부분의 고객이 거주하는 지역을 반영할 수 있는 강도 영역을 찾을 수 있습니다. 성장과 노력을 반영하기 위해 히트맵을 지속적으로 업데이트할 수도 있습니다. 이러한 맵은 비즈니스 워크플로에 통합되어 지속적인 분석의 일부가 될 수도 있습니다. 이것들

시각적으로 만족스러운 방식으로 데이터를 표시하고 팀 구성원이나 고객과 쉽게 이해하고 소통할 수 있습니다.

• 웹사이트: 히트맵은 실제로 방문자 데이터를 시각화하기 위해 웹사이트에서 사용됩니다. 이러한 종류의 시각화는 비즈니스 소유자와 마케터가 특정 웹 페이지의 최고 성능 섹션과 최저 성능 섹션을 식별하는 데 도움이 됩니다. 이러한 비전은 또한 웹사이트를 더 잘 최적화하는 데 도움이 됩니다.
• 탐색적 데이터 분석: 이것은 EDA라고도 하며 모든 데이터에 익숙해지기 위해 데이터 과학자가 수행하는 작업입니다. 실제로 모든 초기 연구는 EDA 로 알려진 데이터를 이해하기 위해 수행됩니다 . 모델링 작업이 시작되기 전에 데이터셋을 분석하는 과정으로도 설명할 수 있습니다. 사실, 데이터 세트에서 중요한 특성을 결정하기 위해 숫자로 채워진 스프레드시트를 보는 것은 꽤 지루한 작업입니다. 따라서 EDA는 주로 히트맵을 포함하는 시각적 방법을 사용하여 주요 기능과 사양을 요약하기 위해 수행됩니다. 이는 고차원 공간에서 변수 간의 관계를 시각화하는 매혹적인 방법입니다. 기능 변수를 열 머리글뿐만 아니라 행 머리글로 사용하여 쉽게 수행할 수 있습니다.
• 분자생물학 : 히트맵은 RNA, DNA 등의 유사성 패턴뿐만 아니라 시차를 연구하기 위해 사용됩니다.
• 지리 시각화 : 지리 공간 열 지도 차트는 특정 기준에 따라 지도의 지리적 영역을 서로 비교하는 방법을 표시할 때 매우 유용합니다. 히트맵은 활동이 집중된 클러스터를 감지하기 위해 클러스터 분석 또는 핫스팟 분석에도 도움이 됩니다. 예를 들어 에어비앤비 임대 가격 분석을 살펴보세요!
• 마케팅 및 판매: 히트맵의 차가운 지점과 따뜻한 지점을 감지하는 기능은 타겟 마케팅을 통해 마케팅 응답률을 높이기 위해 사용됩니다. 히트맵은 또한 캠페인, 서비스가 부족한 시장, 고객 거주지 및 높은 판매 추세에 대응하는 영역을 쉽게 감지할 수 있습니다. 이를 통해 제품 라인업을 강화하고 판매를 수익화하고 대상 고객 세그먼트를 구축하는 동시에 지역 인구 통계를 분석하는 데 도움이 됩니다.

결론

히트맵을 설명할 수 있는 다양한 색 구성표가 있지만 각각에 대한 인지적 장점과 단점도 함께 제공됩니다 . 색상 팔레트 선택은 특히 히트맵의 색상이 데이터의 패턴을 나타내기 때문에 실제로 단순한 미학을 뛰어 넘습니다 . 실제로 좋은 색 구성표는 패턴 발견을 향상시킬 수 있습니다. 그러나 잘못된 선택은 실제로 그것을 숨길 수 있습니다. 이 외에도 seaborn 히트맵은 히트맵 을 생성하기 위해 실제로 다양한 유형의 데이터를 가져올 수 있는 그리드 히트맵입니다. 따라서 seaborn 히트맵의 주요 목적은 단순히 데이터 시각화를 통해 상관관계 매트릭스를 보여주는 것입니다. 또한 여러 기능 간의 관계와 기계 학습 모델 구축에 가장 적합한 기능을 찾는 데 도움이 됩니다.

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