Python培训
400-996-5531
Python培训 > Python教程知识 > 正文
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(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()
以上就是使用热力图实现Python数据可视化的方法，达内每年输送10万+人才，18年来帮助80万学员高薪就业;协助16万家企业解决人才需求。拥有完善的就业保障体系，116万家招聘雇主合作企业。每天产生数千个招聘岗位，提供更多就业机会给到达内学员。找Python培训，选达内就对了!
版权声明：转载文章来自公开网络，版权归作者本人所有，推送文章除非无法确认，我们都会注明作者和来源。如果出处有误或侵犯到原作者权益，请与我们联系删除或授权事宜。
预约申请免费试听课
填写下面表单即可预约申请免费试听！ 怕学不会？助教全程陪读，随时解惑！担心就业？一地学习，可全国推荐就业！
Copyright © Tedu.cn All Rights Reserved 京ICP备08000853号-56 
京公网安备 11010802029508号 达内时代科技集团有限公司 版权所有
选择城市和中心
北京
黑龙江省
吉林省
内蒙古
河北省
陕西省
江苏省
湖北省
四川省
重庆
湖南省
江西省
贵州省
云南省
广西省
海南省
台湾