python画热力图

python中可使用seaborn.heatmap画热力图，官方文档在这

在分类任务中，也可用于画混淆矩阵：

import numpy as np
import seaborn as sns
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as pltdef confusion_matrix(y_true, y_pred, labels=None):n = len(labels)labels_dict = {label: i for i, label in enumerate(labels)}res = np.zeros([n, n], dtype=np.int32)for gold, predict in zip(y_true, y_pred):res[labels_dict[gold]][labels_dict[predict]] += 1df = pd.DataFrame(res, index=labels, columns=labels)sns.heatmap(df, annot=True, fmt='d')plt.savefig("./confusion_matrix.jpg")plt.show()y_true = ["cat", "ant", "cat", "cat", "ant", "bird"]  # 真实
y_pred = ["ant", "ant", "cat", "cat", "ant", "cat"]  # 预测
labels = ["ant", "bird", "cat"]confusion_matrix(y_true, y_pred, labels)

一些参数的含义：

def 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
)

根据data传入的值画出热力图，一般是二维矩阵
vmin设置最小值, vmax设置最大值
cmap换用不同的颜色
center设置中心值
annot 是否在方格上写上对应的数字
fmt 写入热力图的数据类型，默认为科学计数，d表示整数，.1f表示保留一位小数
linewidths 设置方格之间的间隔
xticklabels，yticklabels填到横纵坐标的值。可以是bool，填或者不填。可以是int，以什么间隔填，可以是list

例子：

import numpy as np
np.random.seed(0)
import seaborn as sns
sns.set_theme()
uniform_data = np.random.rand(10, 12)
ax = sns.heatmap(uniform_data)

将最后一行改为，设置最大值和最小值：

ax = sns.heatmap(uniform_data, vmin=0, vmax=1)

设置中心值：

normal_data = np.random.randn(10, 12)
ax = sns.heatmap(normal_data, center=0)

从文件中获取数据，并画图给出有意义的横纵坐标：

flights = sns.load_dataset("flights")
flights = flights.pivot("month", "year", "passengers")
ax = sns.heatmap(flights)

将passengers对应的人数标出：

ax = sns.heatmap(flights, annot=True, fmt="d")

设置方格之间的间隔：

ax = sns.heatmap(flights, linewidths=.5)

设置使用不同的颜色：

ax = sns.heatmap(flights, cmap="YlGnBu")

以某个具体的数据为中心：

ax = sns.heatmap(flights, center=flights.loc["Jan", 1955])

自动填充坐标值：

data = np.random.randn(50, 20)
ax = sns.heatmap(data, xticklabels=2, yticklabels=False)

不画右边的热度条：

ax = sns.heatmap(flights, cbar=False)

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