Tworzenie Heatmap za pomocą Pythona

Mapa cieplna składa się z wartości wykazujących różne odcienie jednego koloru dla poszczególnych wartości do wykreślenia. Ogólnie rzecz biorąc, ciemniejsze odcienie wykresu reprezentują wartości, które są wyższe niż jaśniejszy odcień. Dla wyraźnie innej wartości można również użyć zupełnie innego koloru. Wartości danych są wyświetlane za pomocą kolorów na wykresie. Głównym celem mapy cieplnej jest dostarczenie kolorowej wizualnej listy podanych informacji. Mapa cieplna (lub mapa cieplna) to technika wizualizacji danych, która przedstawia wielkość zjawiska jako kolor w dwóch wymiarach. Ściślej mówiąc, mapa cieplna to technika wizualizacji danych, która wykorzystuje kolor w celu pokazania, jak zmienia się interesująca wartość na podstawie wartości dwóch pozostałych zmiennych. Podsumowując, użycie różnych kolorów do przedstawienia danych daje ogólny widok danych liczbowych. Oprócz tego, mapa cieplna Pythona obejmuje wykonywanie analizy skupień, regulowanie macierzy, wybieranie określonej palety kolorów, a także przenoszenie wierszy i kolumn w celu umieszczenia podobnych wartości w pobliżu.

Na przykład możesz skorzystać z mapy termicznej, aby zrozumieć, jak dokładnie zmienia się zanieczyszczenie powietrza w zależności od pory dnia w zestawie miast.

Mapę cieplną witryny można rozumieć na dwa sposoby: oglądając wizualizację i przeglądając punkty surowych danych. Trendy i problemy związane z kliknięciami można zauważyć na pierwszy rzut oka ze względu na kolorową naturę map popularności (czerwony oznacza najwięcej interakcji, niebieski najmniej).

Dwuwymiarowa mapa cieplna to narzędzie do wizualizacji danych, które umożliwia reprezentację skali zjawiska w postaci kolorów. W Pythonie dwuwymiarowe mapy cieplne można kreślić za pomocą pakietu Matplotlib. Istnieje kilka metod, które można wykorzystać do wykreślenia dwuwymiarowych map cieplnych. niektóre z nich omówiono poniżej.

Sprawdź nasze kursy nauki o danych, aby podnieść swoje kwalifikacje.

Metoda 1: użycie funkcji matplotlib.pyplot.imshow().

Składnia: matplotlib.pyplot.imshow(X, cmap=Brak, norma=Brak, aspekt=Brak, interpolacja=Brak, alpha=Brak, vmin=Brak,

vmax=Brak, pochodzenie=Brak, zasięg=Brak, kształt=<przestarzały parametr>, filternorm=1, filterrad=4.0,

imlim=<przestarzały parametr>, resample=Brak, url=Brak, \, data=Brak, \\*kwargs)

Metoda 2: Korzystanie z biblioteki Seaborn

W tym celu używamy funkcji seaborn.heatmap().

Składnia: seaborn.heatmap(data, *, vmin=None, vmax=None, cmap=None, center=None, robust=False,annot=None,

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

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

Zapoznaj się z naszymi popularnymi kursami Data Science

Metoda 3: Użycie funkcji matplotlib.pyplot.pcolormesh().

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

cieniowanie='płaskie', antialiased=Fałsz, dane=Brak, **kwargs)

Seaborn to biblioteka Pythona, która pozwala nam z łatwością tworzyć lepsze wykresy za pomocą funkcji heatmap(). Ta sekcja zaczyna się od wpisu wyjaśniającego podstawowe użycie funkcji na podstawie dowolnego rodzaju danych wejściowych. Następnie przeprowadzi Cię przez różne sposoby dostosowywania wykresu, takie jak kontrolowanie kolorów i normalizacja danych.

Zwykle używamy niektórych technik grupowania na mapie cieplnej. Odbywa się to w celu pogrupowania elementów o podobnym wzorze dla ich zmiennych numerycznych.

Ogólnie zaleca się wyświetlanie dendrogramu (dendrogram to diagram przedstawiający hierarchiczne relacje między obiektami. Zazwyczaj jest tworzony w postaci danych wyjściowych z hierarchicznego grupowania. Podstawową funkcją dendrogramu jest znalezienie najodpowiedniejszego sposobu przydzielać obiekty do klastrów.) na

górnej części mapy termicznej, aby opisać sposób przeprowadzenia klastryzacji. Na koniec pomocne może być porównanie uzyskanego grupowania z oczekiwaną strukturą, pokazaną jako dodatkowy kolor.

Jak interpretować mapę cieplną w Pythonie:

Najważniejsze umiejętności Data Science do nauczenia się w 2022 roku

Wizualizacja danych w Pythonie — Mapy cieplne

1. importuj pandy jako pd. importuj numpy jako np. importuj matplotlib .pyplot jako plt. …
2. fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,6)) sns. heatmap (data.corr(), center=0, cmap='Blues') ax.set_title('Wieloliniowość atrybutów samochodów') 3. fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,6)) sns . mapa cieplna ( data.corr (), center=0, cmap='BrBG', annot=True)

Jak utworzyć mapę cieplną:

1. Załaduj zestaw danych.
2. Utwórz tablicę Python Numpy.
3. Stwórz Pivot w Pythonie.
4. Utwórz tablicę, aby dodać adnotacje do mapy termicznej .
5. Zbuduj figurę Matplotlib i zdefiniuj wykres .
6. Skonstruuj mapę cieplną.

Teraz pytanie brzmi: w jaki sposób można zwiększyć rozmiar adnotacji mapy termicznej urodzonej w morzu w Pythonie? To proste – Seaborn można wyjaśnić w kategoriach biblioteki Pythona, która jest oparta na matplotlib i jest faktycznie używana do wizualizacji danych.

Przeczytaj nasze popularne artykuły dotyczące nauki o danych

Zbliżać się

• Moduł do zaimportowania
• Załaduj lub utwórz dane
• Wywołaj funkcję heatmap () z adnot ustawionym na True.
• Rozmiar należy dostosować do parametru annot_kws
• Działka do wystawienia

Zmiana koloru mapy cieplnej:

Kolor mapy cieplnej seaborn można zmienić za pomocą atrybutu cmap mapy kolorów mapy cieplnej.

Rodzaje map popularności:

Zazwyczaj istnieją dwa rodzaje map popularności:

1. Mapa termiczna siatki: Istnieje wiele wartości pokazanych za pomocą kolorów, które są ułożone w macierz zarówno wierszy, jak i kolumn, najczęściej za pomocą funkcji opartej na gęstości. Poniżej wymieniono kilka map popularności sieci

• Klastrowa mapa cieplna — celem klastrowanej mapy termicznej jest po prostu tworzenie powiązań między funkcjami i punktami danych. Jest to rodzaj mapy cieplnej, która implementuje klastrowanie jako część procesu grupowania cech o podobnym charakterze.

Klastrowe mapy cieplne są również szeroko stosowane w naukach biologicznych w celu badania podobieństw genów u różnych osób.

• Przestrzenna mapa cieplna – Mapa cieplna składa się z kilku kwadratów, a każdemu kwadratowi na mapie cieplnej jest faktycznie przypisana reprezentacja kolorów na podstawie wartości sąsiednich komórek. Samo umiejscowienie koloru opiera się na wielkości wartości w danej przestrzeni. Te mapy cieplne są w rzeczywistości płótnami do malowania według liczb , które są pokrywane na górze obrazu. Komórkom, które mają wyższą wartość niż inne komórki, przypisywany jest kolor gorący, natomiast komórkom, które mają niższe wartości, przypisywany jest kolor zimny.

ZASTOSOWANIA HEATMAP:

• Analityka biznesowa: Mapa cieplna jest używana jako wizualne narzędzie do analizy biznesowej i zapewnia naprawdę szybkie wizualne wskazówki dotyczące bieżącej wydajności, wyników, a także wszelkich możliwości ulepszeń. Mapy cieplne mogą również analizować istniejące dane, a także znajdować obszary intensywności, które mogą odzwierciedlać miejsce zamieszkania większości klientów. Mapy popularności mogą być również stale aktualizowane w celu odzwierciedlenia wzrostu i wysiłków. Mapy te można również zintegrować z przepływem pracy firmy, a tym samym stać się częścią bieżącej analizy. Te

przedstawiać dane w atrakcyjny wizualnie sposób, a także ułatwia ich zrozumienie i przekazanie członkom zespołu lub klientom.

• Witryna internetowa: Mapy cieplne są faktycznie używane na stronach internetowych w celu wizualizacji danych odwiedzających. Ten rodzaj wizualizacji pomaga właścicielom firm, a także marketerom, zidentyfikować najlepsze i najgorsze sekcje określonej strony internetowej. Wizje te pomagają im również lepiej zoptymalizować witrynę.
• Eksploracyjna analiza danych: Jest to również znane jako EDA i jest to zadanie wykonywane przez naukowców zajmujących się danymi w celu zapoznania się ze wszystkimi danymi. W rzeczywistości wszystkie wstępne badania są przeprowadzane w celu zrozumienia danych znanych jako EDA . Można to również wytłumaczyć jako proces analizy zbiorów danych przed rozpoczęciem zadania modelowania. W rzeczywistości patrzenie na arkusz kalkulacyjny wypełniony liczbami w celu określenia ważnych cech w zbiorze danych jest dość nudnym zadaniem. Tak więc EDA jest wykonywana w celu podsumowania ich głównych cech i specyfikacji, często za pomocą metod wizualnych, które obejmują również mapy cieplne. To urzekający sposób wizualizacji relacji między zmiennymi w wielowymiarowej przestrzeni. Można to łatwo zrobić, używając zmiennych funkcji jako nagłówków wierszy i kolumn.
• Biologia molekularna : Mapy ciepła są wykorzystywane do badania rozbieżności, a także wzorców podobieństw w RNA, DNA itp.
• Geowizualizacja : Geoprzestrzenne wykresy map ciepła są bardzo przydatne, jeśli chodzi o wyświetlanie, w jaki sposób obszary geograficzne mapy są porównywane ze sobą na podstawie określonych kryteriów. Mapy cieplne pomagają również w analizie klastrów lub analizie hotspotów w celu wykrycia skupisk o wysokim stężeniu aktywności. Weźmy na przykład analizę cen wynajmu Airbnb!
• Marketing i sprzedaż: Zdolność mapy termicznej do wykrywania zimnych i ciepłych punktów jest wykorzystywana do zwiększania wskaźników reakcji marketingowych poprzez ukierunkowany marketing. Mapy cieplne ułatwiają również wykrywanie obszarów, które reagują na kampanie, niedostatecznie obsługiwane rynki, rezydencje klientów, a także wysokie trendy sprzedaży – pomagają one ulepszyć asortyment produktów, wykorzystać sprzedaż, a także zbudować docelowe segmenty klientów, jednocześnie analizując regionalne dane demograficzne.

Wniosek

Chociaż istnieje wiele różnych schematów kolorów, które mogą zilustrować mapę cieplną, ma ona również zestaw percepcyjnych zalet i wad dla każdego z nich. Wybór palety kolorów w rzeczywistości wykracza poza samą estetykę, zwłaszcza że kolory na mapie termicznej ujawniają wzorce w danych. W rzeczywistości dobre schematy kolorów mogą ułatwić odkrywanie wzorów. Jednak złe wybory mogą faktycznie to ukryć. Oprócz tego, morskie mapy cieplne są mapami cieplnymi sieci, które w rzeczywistości mogą pobierać różne rodzaje danych w celu generowania map cieplnych. Dlatego głównym celem mapy termicznej pochodzenia morskiego jest po prostu pokazanie macierzy korelacji za pomocą wizualizacji danych. Pomaga również w znalezieniu relacji między wieloma funkcjami, a także w określeniu, które funkcje są najlepsze do budowania modeli uczenia maszynowego.

Jeśli chcesz głębiej zagłębić się w pracę z Pythonem, szczególnie w zakresie nauki o danych, upGrad oferuje Executive PGP w Data Science. Ten program jest przeznaczony dla informatyków średniego szczebla, inżynierów oprogramowania, którzy chcą zgłębić Data Science, analityków niezwiązanych z technologią, profesjonalistów rozpoczynających karierę zawodową itp. Nasz ustrukturyzowany program nauczania i szerokie wsparcie zapewniają naszym studentom pełne wykorzystanie ich potencjału bez trudności.

Przygotuj się na karierę przyszłości

Złóż wniosek o tytuł Master of Science in Data Science - LJMU i IIIT Bangalore