heatmap热力图
heatmap 热力图
热力图在实际中常用于展示一组变量的相关系数矩阵,在展示列联表的数据分布上也有较大的用途,通过热力图我们可以非常直观地感受到数值大小的差异状况。heatmap的API如下所示:
下面将演示这些主要参数的用法,第一件事还是先导入相关的packages。
import seaborn as sns
%matplotlib inline
sns.set(font_scale=1.5)
次演示采用的数据集是Seaborn中内置的flights航班数据集:
#导入数据集后按年月两个维度进行数据透视
data=sns.load_dataset("flights")\.pivot("month","year","passengers")
data.head()
如上图所示,dataframe中的数据代表了1949年-1960年每个月的航班乘客数量,接下来热力图就隆重登场啦!
sns.set_context({"figure.figsize":(8,8)})
sns.heatmap(data=data,square=True)
#可以看到热力图主要展示的是二维数据的数据关系
#不同大小的值对应不同的颜色深浅
热力图的右侧是颜色带,上面代表了数值到颜色的映射,数值由小到大对应色彩由暗到亮。从上面的heatmap中我们可以得到两层信息,一是随着时间的推移,飞机的乘客数量是在逐步增多的,二是航班的乘坐旺季在七月和八月份。下面就具体的参数进行演示。
vmax:设置颜色带的最大值
vmin:设置颜色带的最小值
sns.heatmap(data=data,vmin=200,vmax=500)
可以看到右侧的颜色带最大最小值变了,而heatmap中颜色映射关系也会随之调整,将本图和上面的图进行对比便一目了然。
cmap
:设置颜色带的色系
sns.heatmap(data=data,cmap="RdBu_r")
好像变好看了?
center
:设置颜色带的分界线
sns.heatmap(data=data,cmap="RdBu_r",center=300)
细心的朋友可以察觉到颜色带上色彩两级的分界线变成了300
annot
:是否显示数值注释
sns.heatmap(data=data,annot=True,cmap="RdBu_r")
怎么回事?乱码了吗?其实数值注释默认显示的是科学记数法的数值,我们得把数值进行格式化,这就用到了下面的参数。
fmt
:format的缩写,设置数值的格式化形式
sns.heatmap(data=data,annot=True,fmt="d",cmap="RdBu_r")
#foramt为int类型
linewidths
:控制每个小方格之间的间距
sns.heatmap(data=data,annot=True,fmt="d",linewidths=0.3,cmap="RdBu_r")
#可以看到每个小方格之产生了间隙
linecolor
:控制分割线的颜色
sns.heatmap(data=data,annot=True,fmt="d",linewidths=0.3,linecolor="grey",cmap="RdBu_r")
#原来的白色间隙变成了灰色间隙
cbar_kws
:关于颜色带的设置
sns.heatmap(data=data,annot=True,fmt="d",cmap="RdBu_r",cbar_kws={"orientation":"horizontal"})
#横向显示颜色帮
ask
:传入布尔型矩阵,若为矩阵内为True,则热力图相应的位置的数据将会被屏蔽掉(常用在绘制相关系数矩阵图)
import numpy as np
#随机生成一个200行10列的数据集
data_new = np.random.randn(200,10)
#求出这个数据集的相关系数矩阵 corr = np.corrcoef(data_new,rowvar=False)
#以corr的形状生成一个全为0的矩阵
mask = np.zeros_like(corr)
#将mask的对角线及以上设置为True
#这部分就是对应要被遮掉的部分mask[np.triu_indices_from(mask)] = True
with sns.axes_style("white"):sns.heatmap(corr, mask=mask, vmax=0.3, annot=True,cmap="RdBu_r")
如果大家对上面的代码流程不大了解,可以把mask打印出来看看
参照mask和上面绘制的图,应该就很容易理解了,mask中为1的部分,就是要被盖掉的部分。演示到此为止,想更深入的学习可以自行查阅官方文档!
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