Создание тепловой карты с помощью Python

Тепловая карта состоит из значений, демонстрирующих различные оттенки одного цвета для отдельных значений, которые должны быть нанесены на график. Как правило, более темные оттенки диаграммы представляют значения, которые выше, чем более светлые оттенки. Для совершенно другого значения также может использоваться совершенно другой цвет. Значения данных отображаются с помощью цветов на графике. Основная цель тепловой карты — предоставить цветной визуальный список данной информации. Тепловая карта (или тепловая карта) — это метод визуализации данных, который отображает величину явления в виде цвета в двух измерениях. Тепловая карта, если быть точным, — это метод визуализации данных, который использует цвет, чтобы показать, как интересующее значение изменяется на основе значений двух других переменных. Подводя итог, использование разных цветов для представления данных дает вам общее представление о числовых данных. В дополнение к этому, тепловая карта Python включает в себя выполнение кластерного анализа, упорядочение матриц, выбор определенной цветовой палитры, а также коммутацию строк и столбцов для размещения похожих значений рядом.

Например, вы можете использовать тепловую карту, чтобы понять, как именно меняется загрязнение воздуха в зависимости от времени суток в ряде городов.

Теплокарту веб-сайта можно понять двумя способами: просмотрев визуализацию и пересмотрев исходные точки данных. Тенденции кликов и проблемы можно заметить с первого взгляда благодаря цветовой кодировке тепловых карт (красный цвет указывает на наибольшее взаимодействие, синий — наименьшее).

Двухмерная тепловая карта — это инструмент визуализации данных, который позволяет представить масштабы явления в виде цветов. В Python двумерные тепловые карты можно построить с помощью пакета Matplotlib. Существует несколько методов, которые можно использовать для построения двухмерных тепловых карт. некоторые из них обсуждаются ниже.

Посетите наши курсы по науке о данных, чтобы повысить свою квалификацию.

Способ 1: использование функции matplotlib.pyplot.imshow()

Синтаксис: matplotlib.pyplot.imshow(X, cmap=Нет, норма=Нет, аспект=Нет, интерполяция=Нет, альфа=Нет, vmin=Нет,

vmax=Нет, происхождение=Нет, экстент=Нет, shape=<устаревший параметр>, filternorm=1, filterrad=4.0,

imlim=<устаревший параметр>, resample=None, url=None, \, data=None, \\*kwargs)

Способ 2: использование библиотеки Seaborn

Для этого мы используем функцию seaborn.heatmap().

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

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

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

Изучите наши популярные курсы по науке о данных

Способ 3: использование функции matplotlib.pyplot.pcolormesh()

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

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

Seaborn — это библиотека Python, которая позволяет нам с легкостью создавать более качественные диаграммы с помощью функции Heatmap(). Этот раздел начинается с сообщения, объясняющего фундаментальное использование функции на основе любого типа входных данных. Затем он проведет вас через различные способы настройки диаграммы, такие как управление цветом и нормализация данных.

Обычно мы используем некоторые методы кластеризации на тепловой карте. Это делается для того, чтобы сгруппировать элементы, имеющие схожий шаблон для своих числовых переменных.

Как правило, рекомендуется отображать дендрограмму (дендрограмма - это диаграмма, показывающая иерархическую связь между объектами. Обычно она создается в виде результатов иерархической кластеризации. Основная функция дендрограммы - найти наиболее подходящий способ для размещения объектов в кластерах.) on

вверху тепловой карты, чтобы описать, как была выполнена кластеризация. И последнее, но не менее важное: может быть полезно сравнить полученную группировку с ожидаемой структурой, показанной дополнительным цветом.

Как интерпретировать тепловую карту в Python:

Лучшие навыки работы с данными в 2022 году

Визуализация данных Python — тепловые карты

1. импортировать панд как pd. импортировать numpy как np. импортировать matplotlib .pyplot как plt. …
2. рис, топор = plt.subplots(figsize=(10,6)) sns. тепловая карта (data.corr(), center=0, cmap='Blues') ax.set_title('Мультиколлинеарность атрибутов автомобилей') 3. fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,6)) sns . тепловая карта (data.corr(), center=0, cmap='BrBG', annot=True)

Как создать тепловую карту:

1. Загрузите набор данных.
2. Создайте массив Python Numpy.
3. Создайте Pivot в Python.
4. Создание массива для аннотирования тепловой карты .
5. Создайте фигуру Matplotlib и определите график .
6. Построить тепловую карту.

Теперь вопрос в том, как вы можете увеличить размер аннотаций тепловой карты моря в Python? Это просто — Seaborn можно объяснить с точки зрения библиотеки Python, которая основана на matplotlib и фактически используется для визуализации данных.

Читайте наши популярные статьи о науке о данных

Подход

• Модуль для импорта
• Загрузите или создайте данные
• Вызовите функцию тепловой карты () с параметром annot, установленным в True.
• Размер должен быть настроен на параметр annot_kws
• Участок для выставки

Изменение цвета тепловой карты:

Цвет тепловой карты Seaborn можно изменить, используя атрибут cmap цветовой карты тепловой карты.

Типы тепловых карт:

Обычно существует два типа тепловых карт:

1. Тепловая карта сетки: существует величина значений, отображаемая с помощью цветов, которые выкладываются в матрицу строк, а также столбцов, чаще всего с помощью функции на основе плотности. Ниже перечислены несколько тепловых карт Grid.

• Кластерная тепловая карта. Целью кластерной тепловой карты является простое построение ассоциаций как между функциями, так и точками данных. Это своего рода тепловая карта, которая реализует кластеризацию как часть процесса группировки объектов, сходных по своей природе.

Кластерные тепловые карты также широко используются в биологических науках для изучения сходства генов у разных людей.

• Пространственная тепловая карта. Тепловая карта состоит из нескольких квадратов, и каждому квадрату на тепловой карте фактически назначается цветовое представление на основе значения соседних ячеек. Само расположение цвета основано на величине значения в конкретном пространстве. Эти тепловые карты на самом деле представляют собой раскрашенный по цифрам холст, управляемый данными , который накрывается поверх изображения. Ячейкам с более высоким значением, чем другие ячейки, назначается горячий цвет, а ячейкам с более низкими значениями назначается холодный цвет.

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ТЕПЛОВЫХ КАРТ:

• Бизнес-аналитика: тепловая карта используется в качестве визуального инструмента бизнес-аналитики и предоставляет очень быстрые визуальные подсказки о текущей производительности, результатах, а также о любых возможностях для улучшения. Тепловые карты также могут анализировать существующие данные, а также находить области интенсивности, которые могут отражать, где проживает большинство клиентов. Тепловые карты также могут постоянно обновляться, чтобы отражать рост и усилия. Эти карты также могут быть интегрированы в бизнес-процесс и, таким образом, стать частью текущей аналитики. Эти

представлять данные в визуально приятном виде, а также упрощает их понимание и передачу членам команды или клиентам.

• Веб-сайт: Тепловые карты фактически используются на веб-сайтах для визуализации данных о посетителях. Такая визуализация помогает владельцам бизнеса, а также маркетологам определять лучшие и худшие разделы определенной веб-страницы. Это видение также помогает им лучше оптимизировать свой веб-сайт.
• Исследовательский анализ данных: это также известно как EDA, и это задача, которую выполняют специалисты по данным, чтобы ознакомиться со всеми данными. На самом деле все первоначальные исследования проводятся для того, чтобы понять данные, известные как EDA . Это также можно объяснить как процесс анализа наборов данных до начала задачи моделирования. На самом деле довольно скучно смотреть на таблицу, заполненную числами, чтобы определить важные характеристики в наборе данных. Таким образом, EDA делается для того, чтобы обобщить их основные характеристики и спецификации, часто с помощью визуальных методов, которые также включают тепловые карты. Это увлекательный способ визуализации взаимосвязей между переменными в многомерном пространстве. Это можно легко сделать, используя переменные функций в качестве заголовков строк и столбцов.
• Молекулярная биология : тепловые карты используются для изучения несоответствий, а также закономерностей сходства в РНК, ДНК и т. д.
• Геовизуализация : геопространственные диаграммы тепловых карт весьма полезны, когда речь идет о отображении того, как географические области карты сравниваются друг с другом на основе определенных критериев. Тепловые карты также помогают в кластерном анализе или анализе горячих точек для обнаружения кластеров с высокой концентрацией активности. Возьмем, к примеру, анализ цен на аренду жилья на Airbnb!
• Маркетинг и продажи: способность тепловой карты обнаруживать холодные, а также теплые точки используется для повышения скорости маркетинговых откликов за счет целевого маркетинга. Тепловые карты также облегчают обнаружение областей, которые реагируют на кампании, рынки с недостаточным обслуживанием, место жительства клиентов, а также высокие тенденции продаж — они помогают расширять линейки продуктов, извлекать выгоду из продаж, а также создавать целевые сегменты клиентов, а также анализировать региональную демографию.

Заключение

Несмотря на то, что существует множество различных цветовых схем, которые могут иллюстрировать тепловую карту, каждая из них также имеет ряд преимуществ для восприятия , а также недостатки. Выбор цветовой палитры на самом деле выходит за рамки эстетики, особенно потому, что цвета на тепловой карте показывают закономерности в данных. На самом деле, хорошие цветовые схемы могут улучшить обнаружение закономерностей. Однако плохой выбор может на самом деле скрыть это. В дополнение к этому, тепловые карты Seaborn представляют собой тепловые карты сетки, которые могут фактически использовать различные типы данных для создания тепловых карт. Таким образом, основная цель морской тепловой карты — просто показать матрицу корреляции путем визуализации данных. Это также помогает найти взаимосвязь между несколькими функциями, а также определить, какие функции лучше всего подходят для построения модели машинного обучения.

Если вы хотите глубже погрузиться в работу с Python, особенно в науке о данных, upGrad предлагает вам Executive PGP в науке о данных. Эта программа предназначена для ИТ-специалистов среднего уровня, инженеров-программистов, желающих изучить науку о данных, нетехнических аналитиков, начинающих специалистов и т. д. Наша структурированная учебная программа и всесторонняя поддержка гарантируют, что наши студенты без труда полностью реализуют свой потенциал.

Подготовьтесь к карьере будущего

Подать заявку на получение степени магистра наук в области науки о данных - LJMU & IIIT Bangalore