第六章使用 matplotlib 绘制热力图-编程学习网

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第一章使用 matplotlib 绘制折线图
第二章使用 matplotlib 绘制条形图
第三章使用 matplotlib 绘制直方图
第四章使用 matplotlib 绘制散点图
第五章使用 matplotlib 绘制饼图
第六章使用 matplotlib 绘制热力图
第七章使用 matplotlib 绘制堆叠条形图
第八章使用 matplotlib 在一个画布内绘制多个图

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前言
一、什么是热力图？
二、热力图的绘制
三、应用场景
- 1.适用场景
- 2.不适用场景
总结

前言

上一章我们讲述了饼图的绘制，本章我们来讲述热力图的绘制。

一、什么是热力图？

热力图是一种通过对色块着色来显示数据的统计图表。绘图时，需指定颜色映射的规则。例如，较大的值由较深的颜色表示，较小的值由较浅的颜色表示；较大的值由偏暖的颜色表示，较小的值由较冷的颜色表示，等等。

从数据结构来划分，热力图一般分为两种。第一，表格型热力图，也称色块图。它需要 2 个分类字段和 1 个数值字段，分类字段确定 x、y 轴，将图表划分为规整的矩形块。数值字段决定了矩形块的颜色。第二，非表格型热力图，或曰平滑的热力图，它需要 3 个数值字段，可绘制在平行坐标系中（2个数值字段分别确定x、y轴，1个数值字段确定着色）。

热力图适合用于查看总体的情况、发现异常值、显示多个变量之间的差异，以及检测它们之间是否存在任何相关性。

二、热力图的绘制

下面我们就通过例子来讲述热力图的绘制，示例代码如下：

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npharvest = np.array([[0.8, 2.4, 2.5, 3.9, 0.0, 4.0, 0.0],                    [2.4, 0.0, 4.0, 1.0, 2.7, 0.0, 0.0],                    [1.1, 2.4, 0.8, 4.3, 1.9, 4.4, 0.0],                    [0.6, 0.0, 0.3, 0.0, 3.1, 0.0, 0.0],                    [0.7, 1.7, 0.6, 2.6, 2.2, 6.2, 0.0],                    [1.3, 1.2, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2, 5.1],                    [0.1, 2.0, 0.0, 1.4, 0.0, 1.9, 6.3]])plt.imshow(harvest)plt.tight_layout()plt.show()

在上面的代码中，将一个二维数组传入到 imshow 方法中便可以绘制一个热力图，每个色块的颜色代表数据的大小。代码执行后得到的图形如下图所示：
在这里插入图片描述
上面只是绘制了色块，并没有指明 x 轴和 y 轴代表的含义，下面我们加上 x 轴和 y 轴的标签，并加上标题。示例代码如下：

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npvegetables = ["cucumber", "tomato", "lettuce", "asparagus",              "potato", "wheat", "barley"]farmers = ["Farmer Joe", "Upland Bros.", "Smith Gardening",           "Agrifun", "Organiculture", "BioGoods Ltd.", "Cornylee Corp."]harvest = np.array([[0.8, 2.4, 2.5, 3.9, 0.0, 4.0, 0.0],                    [2.4, 0.0, 4.0, 1.0, 2.7, 0.0, 0.0],                    [1.1, 2.4, 0.8, 4.3, 1.9, 4.4, 0.0],                    [0.6, 0.0, 0.3, 0.0, 3.1, 0.0, 0.0],                    [0.7, 1.7, 0.6, 2.6, 2.2, 6.2, 0.0],                    [1.3, 1.2, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2, 5.1],                    [0.1, 2.0, 0.0, 1.4, 0.0, 1.9, 6.3]])plt.xticks(np.arange(len(farmers)), labels=farmers,                      rotation=45, rotation_mode="anchor", ha="right")plt.yticks(np.arange(len(vegetables)), labels=vegetables)    plt.title("Harvest of local farmers (in tons/year)")plt.imshow(harvest)plt.tight_layout()plt.show()

上面代码中，x 轴代表农场主的姓名，y 轴代表蔬菜的名称，二维数组中的数据代表某个农场主种的某类蔬菜的产量。代码执行后得到的图形如下图所示：
在这里插入图片描述
上图中，我们加上了 x 轴和 y 轴代表的含义以及整个图的标题，但是现在我们还不知道不同色块所对应的数值的大小，下面我们就来加上。示例代码如下：

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npvegetables = ["cucumber", "tomato", "lettuce", "asparagus",              "potato", "wheat", "barley"]farmers = ["Farmer Joe", "Upland Bros.", "Smith Gardening",           "Agrifun", "Organiculture", "BioGoods Ltd.", "Cornylee Corp."]harvest = np.array([[0.8, 2.4, 2.5, 3.9, 0.0, 4.0, 0.0],                    [2.4, 0.0, 4.0, 1.0, 2.7, 0.0, 0.0],                    [1.1, 2.4, 0.8, 4.3, 1.9, 4.4, 0.0],                    [0.6, 0.0, 0.3, 0.0, 3.1, 0.0, 0.0],                    [0.7, 1.7, 0.6, 2.6, 2.2, 6.2, 0.0],                    [1.3, 1.2, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2, 5.1],                    [0.1, 2.0, 0.0, 1.4, 0.0, 1.9, 6.3]])plt.xticks(np.arange(len(farmers)), labels=farmers,                      rotation=45, rotation_mode="anchor", ha="right")plt.yticks(np.arange(len(vegetables)), labels=vegetables)    plt.title("Harvest of local farmers (in tons/year)")plt.imshow(harvest)plt.colorbar()plt.tight_layout()plt.show()

上面的代码中，我们通过调用 colorbar 函数来加上数值和颜色的对应规则。代码执行后得到的图形如下图所示：
在这里插入图片描述
上图我们便加上了颜色和数值的对应规则。接下来我们再为每个色块加上所代表的数值。例如：

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npvegetables = ["cucumber", "tomato", "lettuce", "asparagus",              "potato", "wheat", "barley"]farmers = ["Farmer Joe", "Upland Bros.", "Smith Gardening",           "Agrifun", "Organiculture", "BioGoods Ltd.", "Cornylee Corp."]harvest = np.array([[0.8, 2.4, 2.5, 3.9, 0.0, 4.0, 0.0],                    [2.4, 0.0, 4.0, 1.0, 2.7, 0.0, 0.0],                    [1.1, 2.4, 0.8, 4.3, 1.9, 4.4, 0.0],                    [0.6, 0.0, 0.3, 0.0, 3.1, 0.0, 0.0],                    [0.7, 1.7, 0.6, 2.6, 2.2, 6.2, 0.0],                    [1.3, 1.2, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2, 5.1],                    [0.1, 2.0, 0.0, 1.4, 0.0, 1.9, 6.3]])plt.xticks(np.arange(len(farmers)), labels=farmers,                      rotation=45, rotation_mode="anchor", ha="right")plt.yticks(np.arange(len(vegetables)), labels=vegetables)    plt.title("Harvest of local farmers (in tons/year)")for i in range(len(vegetables)):    for j in range(len(farmers)):        text = plt.text(j, i, harvest[i, j], ha="center", va="center", color="w")plt.imshow(harvest)plt.colorbar()plt.tight_layout()plt.show()

上面的代码中，我们通过一个循环来为每个色块加上对应的数值。代码执行后得到的图形如下图所示：
在这里插入图片描述

三、应用场景

1.适用场景

热力图的优势在于“空间利用率高”，可以容纳较为庞大的数据。热力图不仅有助于发现数据间的关系、找出极值，也常用于刻画数据的整体样貌，方便在数据集之间进行比较（例如将每个运动员的历年成绩都浓缩成一张热力图，再进行比较）。
如果将某行或某列设置为时间变量，热力图也可用于展示数据随时间的变化。例如，用热力图来反映一个城市一年中的温度变化，气候的冷暖走向，一目了然。

2.不适用场景

尽管热力图能够容纳较多的数据，但反过来说，人们很难将其中的色块转换为精确的数字。因此，当需要清楚知道数值的时候，可能需要额外的标注。

总结

本章我们讲述了热力图的绘制以及热力图的适用场景和不适用场景。

上一章使用 matplotlib 绘制饼图

来源地址：https://blog.csdn.net/mr_songw/article/details/124348469

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