超简单Python画Heatmap热力图 -库plotly

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pip install plotly

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数据解释
导入的数据格式为两个.csv的表格，由于懒惰没有再处理原始数据集了，具体传值赋值 pandas 均能实现。

其中的 T2_All_Value 代表多列 z轴，x_y_axis 代表对应z轴的 x、y坐标。

T2_All_Value

x_y_axis

上代码

import pandas as pd
from tqdm import tqdm
import plotly.graph_objects as go# 关于取xyz的值做矩阵
df_all_T2 = pd.read_csv('T2_All_Value.csv', index_col=0)  # index_col=0用于消除unnamed:0列
# 读取T2数据集的行列数
q1 = df_all_T2.shape[1]  # 列数
r1 = df_all_T2.shape[0]  # 行数
print('T2有%r行，%r列。' % (r1, q1))
# 读取x和y轴数据
df_x_y = pd.read_csv('x_y_axis.csv')
# 获取表格的行列数q,r
q2 = df_x_y.shape[1]  # 列数
r2 = df_x_y.shape[0]  # 行数print('x_y有%r行，%r列。' % (r2, q2))list_ix = []
list_iy = []
list_iz = []def choose_layer(layers):for xx in range(r2 + 1):if xx < r2:IIx = df_x_y.iloc[xx, 0]IIy = df_x_y.iloc[xx, 1]IIz = df_all_T2.iloc[xx, layers]# print('[x, y, z] = [%r, %r, %r]' % (IIx, IIy, IIz))# 将每个坐标轴存入一个list中list_ix.append(IIx)list_iy.append(IIy)list_iz.append(IIz)# print('本次的数据：', one_data)mmx = list_ixmmy = list_iymmz = list_izreturn mmx, mmy, mmz

上面Function的到输入数据，每个mmx、mmy、mmz代表的是x-y-z轴的数据列表，类型为 list。

def get_data(mmxx, mmyy, mmzz):df = pd.DataFrame(data=[v for v in zip(mmxx, mmyy, mmzz)], columns=['x', 'y', 'Value'])return df

上一段 get_data() 主要将输入数据变成DataFrame的格式输出。

主函数 代码如下：

if __name__ == '__main__':# SIZE = 100for i in range(1, q1):mmx, mmy, mmz = choose_layer(i)df = get_data(mmxx=mmx, mmyy=mmy, mmzz=mmz)layout = go.Layout(# plot_bgcolor='red',  # 图背景颜色paper_bgcolor='white',  # 图像背景颜色autosize=True,# width=2000,# height=1200,title=str(i) + '-热力图',titlefont=dict(size=30, color='gray'),# 图例相对于左下角的位置legend=dict(x=0.02,y=0.02),# x轴的刻度和标签xaxis=dict(title='x坐标轴数据',  # 设置坐标轴的标签titlefont=dict(color='red', size=20),tickfont=dict(color='blue', size=18, ),tickangle=45,  # 刻度旋转的角度showticklabels=True,  # 是否显示坐标轴# 刻度的范围及刻度# autorange=False,# range=[0, 100],# type='linear',),# y轴的刻度和标签yaxis=dict(title='y坐标轴数据',  # 坐标轴的标签titlefont=dict(color='blue', size=18),  # 坐标轴标签的字体及颜色tickfont=dict(color='green', size=20, ),  # 刻度的字体大小及颜色showticklabels=True,  # 设置是否显示刻度tickangle=-45,# 设置刻度的范围及刻度autorange=True,# range=[0, 100],# type='linear',),)fig = go.Figure(data=go.Heatmap(showlegend=True,name='Value',x=df['x'],y=df['y'],z=df['Value'],type='heatmap',),layout=layout)fig.update_layout(margin=dict(t=100, r=150, b=100, l=100), autosize=True)fig.show()

最终热力图效果如图所示

右上角有交互功能，可放大、缩小、保存、移动等系列操作。

完整代码

import pandas as pd
from tqdm import tqdm
import plotly.graph_objects as go# 关于取xyz的值做矩阵
df_all_T2 = pd.read_csv('T2_All_Value.csv', index_col=0)  # index_col=0用于消除unnamed:0列
# 读取T2数据集的行列数
q1 = df_all_T2.shape[1]  # 列数
r1 = df_all_T2.shape[0]  # 行数
print('T2有%r行，%r列。' % (r1, q1))
# 读取x和y轴数据
df_x_y = pd.read_csv('x_y_axis.csv')
# 获取表格的行列数q,r
q2 = df_x_y.shape[1]  # 列数
r2 = df_x_y.shape[0]  # 行数print('x_y有%r行，%r列。' % (r2, q2))list_ix = []
list_iy = []
list_iz = []
one_data = []
all_data = []for xx in range(r2 + 1):if xx < r2:IIx = df_x_y.iloc[xx, 0]IIy = df_x_y.iloc[xx, 1]IIz = df_all_T2.iloc[xx, 7]# one_data.append(IIx)# print('ddddddd:', one_data)# all_data.append(one_data)# print('[x, y, z] = [%r, %r, %r]' % (IIx, IIy, IIz))# 将每个坐标轴存入一个list中list_ix.append(IIx)list_iy.append(IIy)list_iz.append(IIz)
# print('本次的数据：', one_data)
print('xxx:', list_ix)
print('yyy', list_iy)
print('zzz', list_iz)
mmx = list_ix
mmy = list_iy
mmz = list_iz
print('duoshaogehsu', len(mmx))
long = len(mmx)  # 取LIST长度
# for ir in tqdm(range(long)):
#     # for ie in ():for ie, iu, io in tqdm(zip(mmx, mmy, mmz)):# print('shenmgui:', ie)one_data.append(ie)# print('aaaaaa:',one_data)one_data.append(iu)# print('ssssss:', one_data)one_data.append(io)# print('cccccc:', one_data)# time.sleep(1)all_data.append(one_data)# print('牛逼的循环：', all_data)one_data = []print('dasd asdas :', all_data)data = all_dataxdata = list(set(mmx))
ydata = list(set(mmy))bx = []
by = []print('changdu1:', len(xdata))
print('changdu2:', len(ydata))
print('changdu3:', len(mmz))for i_i in xdata:bx.append(str(i_i))for i_j in ydata:by.append(str(i_j))print('字符串类型的xdata：', bx)
print('字符串类型的ydata：', by)xdata = bx
ydata = bydef get_data(mmxx, mmyy, mmzz):df = pd.DataFrame(data=[v for v in zip(mmxx, mmyy, mmzz)], columns=['x', 'y', 'z'])return dfif __name__ == '__main__':# SIZE = 100df = get_data(mmxx=mmx, mmyy=mmy, mmzz=mmz)layout = go.Layout(# plot_bgcolor='red',  # 图背景颜色paper_bgcolor='white',  # 图像背景颜色autosize=True,# width=2000,# height=1200,title='T2热力图',titlefont=dict(size=30, color='gray'),# 图例相对于左下角的位置legend=dict(x=0.02,y=0.02),# x轴的刻度和标签xaxis=dict(title='x坐标轴数据',  # 设置坐标轴的标签titlefont=dict(color='red', size=20),tickfont=dict(color='blue', size=18, ),tickangle=45,  # 刻度旋转的角度showticklabels=True,  # 是否显示坐标轴# 刻度的范围及刻度# autorange=False,# range=[0, 100],# type='linear',),# y轴的刻度和标签yaxis=dict(title='y坐标轴数据',  # 坐标轴的标签titlefont=dict(color='blue', size=18),  # 坐标轴标签的字体及颜色tickfont=dict(color='green', size=20, ),  # 刻度的字体大小及颜色showticklabels=True,  # 设置是否显示刻度tickangle=-45,# 设置刻度的范围及刻度autorange=True,# range=[0, 100],# type='linear',),)fig = go.Figure(data=go.Heatmap(showlegend=True,name='Value',x=df['x'],y=df['y'],z=df['z'],type='heatmap',),layout=layout)fig.update_layout(margin=dict(t=100, r=150, b=100, l=100), autosize=True)fig.show()

"
你背转的侧影

组成你姓名的声音

你笑声的曲调

这些都是你留给我的闪闪发亮的物事

Respect ！

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