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使用热力图实现Python数据可视化

发布：Python培训
来源：Python教程知识
时间：2020-09-03 14:43

数据可视化是数据科学或机器学习项目中十分重要的一环。通常，你需要在项目初期进行探索性的数据分析(EDA)，从而对数据有一定的了解，而且创建可视化确实可以使分析的任务更清晰、更容易理解，特别是对于大规模的高维数据集。在项目接近尾声时，以一种清晰、简洁而引人注目的方式展示最终结果也是非常重要的，让你的受众(通常是非技术人员的客户)能够理解。

热力图实现python数据可视化

热力图(Heat Map)是数据的一种矩阵表示方法，其中每个矩阵元素的值通过一种颜色表示。不同的颜色代表不同的值，通过矩阵的索引将需要被对比的两项或两个特征关联在一起。

热力图非常适合于展示多个特征变量之间的关系，因为你可以直接通过颜色知道该位置上的矩阵元素的大小。通过查看热力图中的其他点，你还可以看到每种关系与数据集中的其它关系之间的比较。颜色是如此直观，因此它为我们提供了一种非常简单的数据解释方式。

现在让我们来看看实现代码。与「matplotlib」相比，「seaborn」可以被用于绘制更加高级的图形，它通常需要更多的组件，例如多种颜色、图形或变量。「matplotlib」可以被用于显示图形，「NumPy」可被用于生成数据，「pandas」可以被用于处理数据!绘图只是「seaborn」的一个简单的功能。

# Importing libs

import seaborn as sns

import pandas as pd

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

# Create a random dataset

data = pd.DataFrame(np.random.random((10,6)), columns=["Iron Man","Captain America","Black Widow","Thor","Hulk", "Hawkeye"])

print(data)

# Plot the heatmap

heatmap_plot = sns.heatmap(data, center=0, cmap='gist_ncar')

plt.show()

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