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【数据可视化技术】1、如何使用Matplotlib和Seaborn库在Python中绘制热力图

热力图是一种数据可视化技术,可以显示变量之间的相关性。这个代码段是数据分析和可视化的常用方法,特别适合于展示变量之间的相关性,对于数据科学和机器学习项目非常有帮助。

1、 导入必要的库

首先,确保你已经安装了matplotlibseaborn库。如果没有安装,可以使用以下命令进行安装:

pip install matplotlib seaborn

2、 导入库和创建数据

然后,导入必要的库并创建一个示例数据框 df_model

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 创建示例数据框
np.random.seed(0)
df_model = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 5), columns=list('ABCDE'))

# 设置图形大小和分辨率
fig = plt.figure(figsize=(15, 12), dpi=200)

# 创建一个热力图,显示 df_model 数据框的相关性矩阵
ax = sns.heatmap(df_model.corr(), cmap="YlGnBu",
                 linecolor='black', lw=0.65, annot=True, alpha=0.95)

# 设置 x 轴和 y 轴标签
ax.set_xticklabels([x for x in df_model.columns])
ax.set_yticklabels([y for y in df_model.columns])

# 显示图形
plt.show()

代码说明

  • fig = plt.figure(figsize=(15, 12), dpi=200):创建一个新的图形对象,指定图形的大小和分辨率。
  • sns.heatmap():创建一个热力图,参数df_model.corr()表示输入数据的相关性矩阵,cmap指定颜色映射,linecolorlw设置线条颜色和宽度,annot=True表示在每个单元格中显示数据值,alpha设置透明度。
  • ax.set_xticklabels()ax.set_yticklabels():设置x轴和y轴的标签,使其与数据框的列名匹配。
  • plt.show():显示图形。

3、运行结果

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