Python-科学计算-seaborn-02-热力图

• 2019 年 12 月 11 日
• 笔记

系统：Windows 7 语言版本：Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器：pycharm-community-2016.3.2

• 这个系列讲讲Python的科学计算版块
• 今天讲讲seaborn模块：热力图

Part 1：示例

1. 已知df_1，有4列["p1", "p2", "p3", "p4"]
2. 根据这4列做热力图，结果如下图

热力图

Part 2：代码

import pandas as pd  import seaborn as sns  from matplotlib import pyplot as plt    dict_1 = {      "p1": [0.5, 0.8, 1.0, 1.2, 1.5, 2.5, 0.9, 0.6, 1.3, 1.0,             1.3, 1.6, 1.9, 2.5, 4.2, 3.5, 2.2, 1.2, 1.5, 0.5],      "p2": [1.3, 2.8, 1.3, 1.4, 6.5, 2.5, 0.9, 0.6, 1.3, 1.0,             1.3, 1.6, 1.9, 2.5, 4.2, 3.5, 1.2, 1.2, 3.5, 2.5],      "p3": [2.5, 0.8, 1.3, 1.2, 1.5, 2.8, 1.9, 0.6, 1.3, 1.1,             1.3, 1.6, 1.1, 2.5, 4.2, 3.9, 2.2, 1.2, 1.5, 0.5],      "p4": [2.5, 0.8, 1.3, 1.2, 1.5, 3.8, 1.9, 0.6, 1.3, 1.1,             1.3, 1.6, 1.1, 2.5, 4.2, 3.9, 2.2, 1.2, 1.5, 0.5]}    df_1 = pd.DataFrame(dict_1, columns=["p1", "p2", "p3", "p4"])  print(df_1)    sns.set(style="ticks", color_codes=True)  sns.heatmap(df_1, linewidths=0.05, linecolor='yellow', vmin=0, vmax=5, annot=True)    plt.show()    

代码截图

df_1

Part 3：部分代码解读

1. sns.heatmap(df_1, linewidths=0.05, linecolor='yellow', vmin=0, vmax=5, annot=True)
   • linewidths设置每个单元格的线宽
   • linecolor设置单元格线框的颜色
   • vmin=0, vmax=5设置颜色区间的最小最大值
   • annot=True在每个单元格中显示具体的数值
2. 如果对于生成的热力图颜色不是很喜欢，可以更改，通过增加一个新参数cmap,该参数取值不同时，颜色地图也不同
   • sns.heatmap(df_1, linewidths=0.05, linecolor='yellow', vmin=0, vmax=5, annot=True, cmap="hot_r")

cmap=”hot_r”效果图

cmap=”YlGnBu”效果图

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