Python ile Isı Haritası Oluşturma

Bir ısı haritası, çizilecek bireysel değerler için bir rengin farklı tonlarını sergileyen değerlerden oluşur. Genel olarak, grafiğin daha koyu gölgeleri, daha açık gölgeden daha yüksek değerleri temsil eder. Tamamen farklı bir değer için tamamen farklı bir renk de kullanılabilir. Veri değerleri grafikte renkler yardımıyla gösterilir. Bir ısı haritasının temel amacı, verilen bilgilerin renkli bir görsel listesini sağlamaktır. Bir ısı haritası (veya ısı haritası), bir olgunun büyüklüğünü iki boyutta renk olarak gösteren bir veri görselleştirme tekniğidir. Isı haritası, kesin olarak, ilgilenilen bir değerin diğer iki değişkenin değerleri temelinde nasıl değiştiğini göstermek için rengi kullanan bir veri görselleştirme tekniğidir. Özetlemek gerekirse, verileri temsil etmek için farklı renkler kullanmak size sayısal verilerin genel bir görünümünü verir. Buna ek olarak Python ısı haritası, küme analizi yürütmeyi, matrisleri düzenlemeyi, belirli bir renk paleti seçmeyi ve yakınlardaki benzer değerleri yerleştirmek için satırları ve sütunları değiştirmeyi içerir.

Örneğin, bir dizi kasaba ve şehirde hava kirliliğinin günün saatine göre tam olarak nasıl değiştiğini anlamak için bir ısı haritasından yararlanabilirsiniz.

Bir web sitesi ısı haritası iki şekilde anlaşılabilir: görselleştirmeyi görerek ve ham veri noktalarını gözden geçirerek. Isı haritalarının renk kodlu yapısı nedeniyle tıklama eğilimleri ve sorunları bir bakışta fark edilebilir (kırmızı en yüksek etkileşimi, mavi en az etkileşimi gösterir).

2-B Isı Haritası, fenomenin büyüklüğünün renkler biçiminde temsil edilmesini sağlayan bir veri görselleştirme aracıdır. Python'da, 2-B Isı Haritaları, Matplotlib paketi kullanılarak çizilebilir. 2-D Isı Haritalarını çizmek için kullanılabilecek birkaç yöntem vardır. bazıları aşağıda tartışılmaktadır.

Kendinizi geliştirmek için veri bilimi kurslarımıza göz atın.

Yöntem 1: matplotlib.pyplot.imshow() İşlevini Kullanma

Söz dizimi: matplotlib.pyplot.imshow(X, cmap=Yok, norm=Yok, en boy=Yok, enterpolasyon=Yok, alfa=Yok, vmin=Yok,

vmax=Yok, kaynak=Yok, kapsam=Yok, şekil=<kullanımdan kaldırılan parametre>, filternorm=1, filterrad=4.0,

imlim=<kullanımdan kaldırılan parametre>, yeniden örnekleme=Yok, url=Yok, \, data=Yok, \\*kwargs)

Yöntem 2: Seaborn Kitaplığını Kullanma

Bunun için seaborn.heatmap() işlevini kullanıyoruz

Sözdizimi: seaborn.heatmap(veri, *, vmin=Yok, vmax=Yok, cmap=Yok, merkez=Yok, sağlam=Yanlış,annot=Yok,

fmt='.2g', annot_kws=Yok, linewidths=0, linecolor='beyaz', cbar=Doğru, cbar_kws=Yok, cbar_ax=Yok,

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

Popüler Veri Bilimi Kurslarımızı keşfedin

Yöntem 3: matplotlib.pyplot.pcolormesh() İşlevini Kullanma

Söz dizimi: matplotlib.pyplot.pcolormesh(*args, alpha=Yok, norm=Yok, cmap=Yok, vmin=Yok, vmax=Yok,

gölgeleme='düz', antialiased=Yanlış, veri=Yok, **kwargs)

Seaborn, heatmap() işlevi yardımıyla kolaylıkla daha iyi grafikler oluşturmamızı sağlayan bir Python kitaplığıdır. Bu bölüm, her türlü veri girişine dayalı olarak işlevin temel kullanımını açıklayan bir gönderiyle başlar. Ardından, rengi kontrol etme ve veri normalleştirme gibi grafiği özelleştirmenin çeşitli yollarında size rehberlik edecektir.

Genellikle bir ısı haritası üzerinde bazı kümeleme teknikleri kullanırız. Bu, sayısal değişkenleri için benzer bir modele sahip öğeleri gruplandırmak için yapılır.

Genellikle, bir dendrogramın görüntülenmesi önerilir (Bir dendrogram, nesneler arasındaki hiyerarşik ilişkiyi gösteren bir diyagramdır. Tipik olarak hiyerarşik kümelemeden çıktı şeklinde yapılır. Bir dendrogramın temel işlevi, en uygun yolu bulmaktır. nesneleri kümelere tahsis etmek için.)

kümeleştirmenin nasıl gerçekleştirildiğini açıklamak için ısı haritasının üst kısmı. Son olarak, elde ettiğimiz gruplamayı ek bir renk olarak gösterilen beklenen bir yapıyla karşılaştırmak yararlı olabilir.

Python'da bir ısı haritası nasıl yorumlanır:

2022'de Öğrenilecek En İyi Veri Bilimi Becerileri

Python Veri Görselleştirme — Isı Haritaları

1. pandaları pd olarak içe aktarın. numpy'yi np olarak içe aktar. matplotlib .pyplot'u plt olarak içe aktarın . …
2. incir, balta = plt.subplots(figsize=(10,6)) sns. ısı haritası (data.corr(), center=0, cmap='Blues') ax.set_title('Multi-Collinearity of Car Attributes') 3. şekil, ax = plt.subplots(figsize=(10,6)) sns . ısı haritası (data.corr(), center=0, cmap='BrBG', annot=True)

Bir ısı haritası nasıl oluşturulur:

1. Veri kümesini yükleyin.
2. Bir Python Numpy dizisi yapın.
3. Python'da bir Pivot oluşturun.
4. Isı Haritasına Açıklama Eklemek için Bir Dizi Oluşturun .
5. Matplotlib figürünü oluşturun ve çizimi tanımlayın .
6. Isı Haritasını oluşturun .

Şimdi soru şu : Python'da denizden doğan bir ısı haritasının ek açıklamalarının boyutunu nasıl artırabilirsiniz ? Çok basit – Bir seaborn , matplotlib tabanlı ve aslında veri görselleştirme için kullanılan bir Python kitaplığı açısından açıklanabilir .

Popüler Veri Bilimi Makalelerimizi okuyun

Yaklaşmak

• İçe aktarılacak modül
• Verileri yükleyin veya oluşturun
• Ek açıklama True olarak ayarlıyken ısı haritası () işlevini çağırın.
• Boyut, annot_kws parametresine göre özelleştirilmelidir
• Sergilenecek arsa

Isı haritası rengini değiştirme:

Seaborn ısı haritasının rengi, ısı haritasının renk haritasının cmap özelliği kullanılarak değiştirilebilir.

Isı Haritası Türleri:

Tipik olarak iki tür Isı Haritası vardır:

1. Izgara ısı haritası: En yaygın olarak yoğunluk tabanlı bir işlevle , satırların yanı sıra sütunlardan oluşan bir matrise yerleştirilmiş renkler aracılığıyla gösterilen çok sayıda değer vardır. Aşağıda birkaç Grid ısı haritası listelenmiştir

• Kümelenmiş ısı haritası – Kümelenmiş ısı haritasının asıl amacı, hem özellikler hem de veri noktaları arasında basitçe ilişkiler kurmaktır. Bu, doğası gereği benzer özellikleri gruplandırma sürecinin bir parçası olarak kümelemeyi uygulayan bir tür ısı haritasıdır .

Kümelenmiş ısı haritaları, çeşitli bireyler arasındaki gen benzerliklerini incelemek için biyolojik bilimlerde de yaygın olarak kullanılmaktadır .

• Uzamsal ısı haritası – Bir ısı haritasının birkaç karesi vardır ve bir ısı haritasındaki her kareye aslında yakındaki hücrelerin değerine göre bir renk gösterimi atanır. Rengin konumu , belirli bir alandaki değerin büyüklüğüne bağlıdır. Bu Isı Haritaları, aslında bir görüntünün üstünü kaplayan, verilere dayalı sayılar tuvalidir . Değeri diğer hücrelere göre daha yüksek olan hücrelere sıcak renk, daha düşük değerlere sahip hücrelere ise soğuk renk atanır .

ISI HARİTALARININ KULLANIMI:

• İş analitiği: Bir ısı haritası, görsel bir iş analitiği aracı olarak kullanılır ve mevcut performans, sonuçlar ve iyileştirmeler için herhangi bir kapsam hakkında gerçekten hızlı görsel ipuçları sağlar. Isı haritaları, mevcut verileri analiz etmenin yanı sıra, çoğu müşterinin ikamet ettiği yeri yansıtabilecek yoğunluk alanlarını da bulabilir. Isı haritaları, büyümeyi ve çabaları yansıtmak için sürekli olarak güncellenebilir. Bu haritalar ayrıca bir işletmenin iş akışına entegre edilebilir ve böylece devam eden analitiğin bir parçası haline gelebilir. Bunlar

verileri görsel olarak hoş bir şekilde sunar ve ayrıca anlaşılmasını ve ekip üyeleri veya müşterilerle iletişim kurmayı kolaylaştırır.

• Web Sitesi: Isı haritaları aslında web sitelerinde ziyaretçilerin verilerini görselleştirmek için kullanılır. Bu tür bir görselleştirme, işletme sahiplerinin ve pazarlamacıların belirli bir web sayfasının en iyi ve en kötü performans gösteren bölümünü belirlemesine yardımcı olur. Bu vizyonlar ayrıca web sitelerini daha iyi optimize etmelerine yardımcı olur.
• Keşifsel Veri Analizi: Bu, EDA olarak da bilinir ve tüm verileri tanımak için veri bilimcileri tarafından gerçekleştirilen bir görevdir. Aslında tüm ilk çalışmalar EDA olarak bilinen verileri anlamak için yapılıyor . Modelleme görevi başlamadan önce veri setlerinin analiz edilmesi süreci olarak da açıklanabilir. Nitekim bir veri kümesindeki önemli özellikleri belirlemek için sayılarla dolu bir elektronik tabloya bakmak oldukça sıkıcı bir iştir. Bu nedenle, EDA, ana özelliklerini ve spesifikasyonlarını özetlemek için, genellikle Isı Haritalarını da içeren görsel yöntemlerle yapılır. Bunlar, yüksek boyutlu bir uzayda değişkenler arasındaki ilişkileri görselleştirmenin büyüleyici bir yoludur. Bu, özellik değişkenlerini sütun başlıkları kadar satır başlıkları olarak kullanarak kolayca yapılabilir.
• Moleküler Biyoloji : Isı haritaları, RNA, DNA vb.'deki benzerlik modellerinin yanı sıra eşitsizliği incelemek için kullanılır.
• Geovisualization : Jeo-uzamsal ısı haritası çizelgeleri, bir haritanın coğrafi alanlarının belirli kriterler temelinde birbirleriyle nasıl karşılaştırıldığını göstermek söz konusu olduğunda oldukça kullanışlıdır. Isı haritaları ayrıca, yüksek aktivite yoğunluğuna sahip kümeleri tespit etmek için küme analizine veya sıcak nokta analizine yardımcı olur. Örneğin, Airbnb kiralama fiyatı analizini ele alalım!
• Pazarlama ve Satış: Hedeflenen pazarlama ile pazarlama yanıt oranlarını ilerletmek için bir ısı haritasının soğuk ve sıcak noktaları tespit etme kapasitesi kullanılır. Isı haritaları ayrıca kampanyalara, yetersiz hizmet verilen pazarlara, müşteri konutlarına ve yüksek satış eğilimlerine yanıt veren alanların tespit edilmesini de kolaylaştırır; bunlar, ürün serilerini geliştirmeye, satışlardan yararlanmaya ve aynı zamanda bölgesel demografiyi analiz ederken hedeflenen müşteri segmentleri oluşturmaya yardımcı olur.

Çözüm

Isı haritasını gösterebilen birçok farklı renk şeması olsa da, her biri için bir takım algısal avantajlar ve dezavantajlar da beraberinde gelir. Özellikle ısı haritasındaki renkler verilerdeki kalıpları ortaya çıkardığı için , renk paleti seçenekleri aslında sadece estetiğin ötesine geçiyor . Aslında, iyi renk şemaları desen keşfini geliştirebilir. Ancak, kötü seçimler aslında onu gizleyebilir . Buna ek olarak, deniz kaynaklı ısı haritaları, ısı haritaları oluşturmak için aslında çeşitli veri türlerini alabilen ızgara ısı haritalarıdır. Bu nedenle, seaborn ısı haritasının birincil amacı, veri görselleştirme yoluyla basitçe korelasyon matrisini göstermektir. Ayrıca, birden çok özellik arasındaki ilişkinin yanı sıra makine öğrenimi modeli oluşturma için hangi özelliklerin en iyi olduğunu bulmaya da yardımcı olur .

Özellikle veri bilimi için Python ile çalışmaya daha derinden dalmak istiyorsanız, upGrad size Veri Biliminde Yönetici PGP'yi getiriyor. Bu program, orta düzey BT uzmanları, Veri Bilimini keşfetmek isteyen yazılım mühendisleri, teknoloji dışı analistler, kariyerinin başındaki profesyoneller vb. için tasarlanmıştır. Yapılandırılmış müfredatımız ve kapsamlı desteğimiz, öğrencilerimizin zorluk çekmeden tam potansiyellerine ulaşmalarını sağlar.

Geleceğin Kariyerine Hazırlanın

Veri Biliminde Bilim Ustası Başvurusu - LJMU ve IIIT Bangalore