Criando mapa de calor com Python

Um mapa de calor consiste em valores que exibem diferentes tons de uma cor para valores individuais a serem plotados. Geralmente, os tons mais escuros do gráfico representam valores mais altos do que o tom mais claro. Para um valor distintamente diferente, uma cor totalmente diferente também pode ser usada. Os valores dos dados são exibidos com a ajuda de cores no gráfico. O principal objetivo de um mapa de calor é fornecer uma lista visual colorida das informações fornecidas. Um mapa de calor (ou mapa de calor) é uma técnica de visualização de dados que exibe a magnitude de um fenômeno como cor em duas dimensões. Um mapa de calor, para ser mais preciso, é uma técnica de visualização de dados que faz uso de cores para mostrar como um valor de interesse varia com base nos valores das outras duas variáveis. Resumindo, o uso de cores diferentes para representar os dados oferece uma visão geral dos dados numéricos. Além disso, o mapa de calor do Python inclui a execução da análise de cluster, a regularização das matrizes, a escolha de uma determinada paleta de cores, bem como a comutação de linhas e colunas para colocar valores semelhantes nas proximidades.

Por exemplo, você pode usar um mapa de calor para entender exatamente como a poluição do ar muda de acordo com a hora do dia em um conjunto de vilas e cidades.

Um mapa de calor do site pode ser entendido de duas maneiras: vendo a visualização e revisando os pontos de dados brutos. Tendências e problemas de cliques podem ser percebidos rapidamente devido à natureza codificada por cores dos mapas de calor (vermelho indica a maior interação, azul a menor).

Um Heatmap 2-D é uma ferramenta de visualização de dados que permite a representação da magnitude do fenômeno na forma de cores. Em Python, mapas de calor 2-D podem ser plotados usando o pacote Matplotlib. Existem vários métodos que podem ser empregados para plotar mapas de calor 2-D. alguns deles são discutidos abaixo.

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Método 1: usando a função matplotlib.pyplot.imshow()

Sintaxe: matplotlib.pyplot.imshow(X, cmap=None, norm=None, aspect=None, interpolation=None, alpha=None, vmin=None,

vmax=None, origin=None, extension=None, shape=<parâmetro obsoleto>, filternorm=1, filterrad=4.0,

imlim=<parâmetro obsoleto>, resample=None, url=None, \, data=None, \\*kwargs)

Método 2: Usando a Biblioteca Seaborn

Para isso usamos a função seaborn.heatmap()

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

fmt='.2g', annot_kws=None, linewidths=0, linecolor='white', cbar=True, cbar_kws=None, cbar_ax=None,

square=False, xticklabels='auto', yticklabels='auto', mask=None, ax=None, **kwargs)

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Método 3: usando a função matplotlib.pyplot.pcolormesh()

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

shading='flat', antialiased=False, data=None, **kwargs)

Seaborn é uma biblioteca Python que nos permite criar gráficos melhores com facilidade, com a ajuda de sua função heatmap(). Esta seção começa com uma postagem explicando o uso fundamental da função com base em qualquer tipo de entrada de dados. Em seguida, ele o guiará pelas várias maneiras de personalizar o gráfico, como controle de cor e normalização de dados.

Normalmente, usamos algumas técnicas de agrupamento em um mapa de calor. Isso é feito para agrupar itens com um padrão semelhante para suas variáveis ​​numéricas.

Geralmente, é recomendado exibir um dendrograma (Um dendrograma é um diagrama que mostra a relação hierárquica entre objetos. Normalmente é feito na forma de saída do agrupamento hierárquico. A principal função de um dendrograma é descobrir a maneira mais adequada para alocar objetos para clusters.) em

topo do mapa de calor para descrever como a clusterização foi realizada. Por último, mas não menos importante, pode ser útil comparar o agrupamento que obtivemos com uma estrutura esperada, mostrada como uma cor adicional.

Como interpretar um mapa de calor em Python:

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Visualização de dados em Python — Mapas de calor

1. importar pandas como pd. importar numpy como np. importar matplotlib .pyplot como plt. …
2. fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,6)) sns. heatmap (data.corr(), center=0, cmap='Blues') ax.set_title('Multi-colinearidade dos atributos do carro') 3. fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,6)) sns . mapa de calor (data.corr(), centro=0, cmap='BrBG', annot=True)

Como criar um mapa de calor:

1. Carregue o conjunto de dados.
2. Faça uma matriz Python Numpy.
3. Produza um Pivot em Python.
4. Forme uma matriz para anotar o mapa de calor .
5. Construa a figura do Matplotlib e defina o gráfico .
6. Construa o mapa de calor.

Agora, a questão é: como você pode aumentar o tamanho das anotações de um mapa de calor marítimo em Python? É simples – Um seaborn pode ser explicado em termos de uma biblioteca Python que é baseada em matplotlib e é realmente usada para visualização de dados.

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Abordagem

• Módulo a ser importado
• Carregar ou produzir dados
• Chame a função heatmap () com annot definido como True.
• O tamanho deve ser personalizado para o parâmetro annot_kws
• Lote a ser exibido

Mudando a cor do mapa de calor:

A cor do mapa de calor marítimo pode ser alterada usando o atributo cmap do mapa de cores do mapa de calor.

Tipos de mapas de calor:

Normalmente, existem dois tipos de mapas de calor:

1. Mapa de calor da grade: há uma magnitude de valores mostrados por meio de cores que são dispostas em uma matriz de linhas e colunas, mais comumente por uma função baseada em densidade. Listados abaixo estão alguns mapas de calor do Grid

• Mapa de calor em cluster – O objetivo absoluto do mapa de calor em cluster é simplesmente criar associações entre os recursos e os pontos de dados. Esse é o tipo de mapa de calor que implementa o agrupamento como parte do processo de agrupamento de recursos de natureza semelhante.

Os mapas de calor agrupados também são amplamente usados ​​em ciências biológicas para estudar as semelhanças genéticas entre vários indivíduos.

• Mapa de calor espacial – Um mapa de calor tem vários quadrados e cada quadrado em um mapa de calor é, na verdade, atribuído a uma representação de cor com base no valor das células próximas. A própria localização da cor é baseada na magnitude do valor no espaço particular. Esses mapas de calor são, na verdade, pintura baseada em dados por tela de números que é coberta na parte superior de uma imagem. As células que têm um valor mais alto do que outras células recebem uma cor quente, enquanto as células que têm valores mais baixos recebem uma cor fria.

USOS DE MAPAS DE CALOR:

• Análise de negócios: Um mapa de calor é usado como uma ferramenta visual de análise de negócios e fornece dicas visuais realmente rápidas sobre o desempenho atual, os resultados, bem como qualquer escopo para melhorias. Os mapas de calor também podem analisar os dados existentes, bem como localizar áreas de intensidade que podem refletir onde reside a maioria dos clientes. Os mapas de calor também podem ser atualizados continuamente para refletir o crescimento e os esforços. Esses mapas também podem ser integrados ao fluxo de trabalho de uma empresa e, assim, tornar-se parte da análise contínua. Esses

apresentar os dados de maneira visualmente agradável e também facilitar a compreensão e a comunicação com os membros da equipe ou clientes.

• Site: Os mapas de calor são realmente usados ​​em sites para visualizar os dados dos visitantes. Esse tipo de visualização ajuda os proprietários de empresas, bem como os profissionais de marketing, a identificar a seção de melhor e pior desempenho de uma determinada página da web. Essas visões também os ajudam a otimizar melhor o site.
• Análise exploratória de dados: Também conhecida como EDA, é uma tarefa realizada por cientistas de dados para se familiarizar com todos os dados. Na verdade, todos os estudos iniciais são feitos para entender os dados conhecidos como EDA . Também pode ser explicado como o processo de análise de conjuntos de dados antes do início da tarefa de modelagem. Na verdade, é uma tarefa bastante chata olhar para uma planilha cheia de números para determinar características importantes em um conjunto de dados. Assim, o EDA é feito de forma a resumir suas principais características e especificações, muitas vezes com métodos visuais, que também incluem Heatmaps. Estas são uma forma cativante de visualizar as relações entre as variáveis ​​em um espaço de alta dimensão. Isso pode ser feito facilmente usando variáveis ​​de recurso como cabeçalhos de linha, bem como cabeçalhos de coluna.
• Biologia Molecular : Heatmaps são usados ​​para estudar a disparidade, bem como padrões de similaridade em RNA, DNA, etc.
• Geovisualização : Os gráficos de mapa de calor geoespacial são bastante úteis quando se trata de exibir como as áreas geográficas de um mapa são comparadas entre si com base em critérios específicos. Os mapas de calor também ajudam na análise de cluster ou análise de hotspot para detectar clusters de altas concentrações de atividade. Veja, por exemplo, a análise de preços de aluguel do Airbnb!
• Marketing e Vendas: A capacidade de um mapa de calor para detectar pontos frios, bem como pontos quentes, é usada para aumentar as taxas de resposta de marketing por meio de marketing direcionado. Os mapas de calor também facilitam a detecção de áreas que respondem a campanhas, mercados mal atendidos, residência do cliente e tendências de vendas altas - ajudam a aprimorar as linhas de produtos, capitalizar as vendas e criar segmentos de clientes-alvo, além de analisar a demografia regional.

Conclusão

Embora existam muitos esquemas de cores diferentes que podem ilustrar o mapa de calor, ele também vem com um conjunto de vantagens de percepção , bem como desvantagens para cada um. As opções de paleta de cores realmente vão além da estética, especialmente porque as cores no mapa de calor revelam padrões nos dados. Na verdade, bons esquemas de cores podem melhorar a descoberta de padrões. No entanto, más escolhas podem realmente escondê -lo. Além disso, os mapas de calor marítimos são os mapas de calor da grade que podem , na verdade, receber vários tipos de dados para gerar mapas de calor. Portanto, o objetivo principal do mapa de calor marítimo é simplesmente mostrar a matriz de correlação por visualização de dados. Também ajuda a encontrar a relação entre vários recursos, bem como quais recursos são melhores para a construção de modelos de aprendizado de máquina.

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