文章详情

短信预约-IT技能 免费直播动态提醒

请输入下面的图形验证码

提交验证

短信预约提醒成功

python热力图怎么实现

2023-07-02 12:38

关注

本文小编为大家详细介绍“python热力图怎么实现”,内容详细,步骤清晰,细节处理妥当,希望这篇“python热力图怎么实现”文章能帮助大家解决疑惑,下面跟着小编的思路慢慢深入,一起来学习新知识吧。

一、数据无量纲化处理 (热力图)

1.数据无量纲化处理(仅介绍本文用到的方法):min-max归一化

该方法是对原始数据进行线性变换,将其映射到[0,1]之间,该方法也被称为离差标准化。

python热力图怎么实现

上式中,min是样本的最小值,max是样本的最大值。由于最大值与最小值可能是动态变化的,同时也非常容易受噪声(异常点、离群点)影响,因此一般适合小数据的场景。此外,该方法还有两点好处:

   1) 如果某属性/特征的方差很小,如身高:np.array([[1.70],[1.71],[1.72],[1.70],[1.73]]),实际5条数据在身高这个特征上是有差异的,但是却很微弱,这样不利于模型的学习,进行min-max归一化后为:array([[ 0. ], [ 0.33333333], [ 0.66666667], [ 0. ], [ 1. ]]),相当于放大了差异;

   2) 维持稀疏矩阵中为0的条目。

2.代码展示

import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snsfrom sklearn.datasets import load_wine wine = load_wine()data = wine.data  # 数据lables = wine.target  # 标签feaures = wine.feature_namesdf = pd.DataFrame(data, columns=feaures)  # 原始数据 # 第一步:无量纲化def standareData(df):    """    df : 原始数据    return : data 标准化的数据    """    data = pd.DataFrame(index=df.index)  # 列名,一个新的dataframe    columns = df.columns.tolist()  # 将列名提取出来    for col in columns:        d = df[col]        max = d.max()        min = d.min()        mean = d.mean()        data[col] = ((d - mean) / (max - min)).tolist()    return data #  某一列当做参照序列,其他为对比序列def graOne(Data, m=0):    """    return:    """    columns = Data.columns.tolist()  # 将列名提取出来    # 第一步:无量纲化    data = standareData(Data)    referenceSeq = data.iloc[:, m]  # 参考序列    data.drop(columns[m], axis=1, inplace=True)  # 删除参考列    compareSeq = data.iloc[:, 0:]  # 对比序列    row, col = compareSeq.shape    # 第二步:参考序列 - 对比序列    data_sub = np.zeros([row, col])    for i in range(col):        for j in range(row):            data_sub[j, i] = abs(referenceSeq[j] - compareSeq.iloc[j, i])    # 找出最大值和最小值    maxVal = np.max(data_sub)    minVal = np.min(data_sub)    cisi = np.zeros([row, col])    for i in range(row):        for j in range(col):            cisi[i, j] = (minVal + 0.5 * maxVal) / (data_sub[i, j] + 0.5 * maxVal)    # 第三步:计算关联度    result = [np.mean(cisi[:, i]) for i in range(col)]    result.insert(m, 1)  # 参照列为1    return pd.DataFrame(result) def GRA(Data):    df = Data.copy()    columns = [str(s) for s in df.columns if s not in [None]]  # [1 2 ,,,12]    # print(columns)    df_local = pd.DataFrame(columns=columns)    df.columns = columns    for i in range(len(df.columns)):  # 每一列都做参照序列,求关联系数        df_local.iloc[:, i] = graOne(df, m=i)[0]    df_local.index = columns    return df_local # 热力图展示def ShowGRAHeatMap(DataFrame):    colormap = plt.cm.hsv    ylabels = DataFrame.columns.values.tolist()    f, ax = plt.subplots(figsize=(15, 15))    ax.set_title('Wine GRA')    # 设置展示一半,如果不需要注释掉mask即可    mask = np.zeros_like(DataFrame)    mask[np.triu_indices_from(mask)] = True  # np.triu_indices 上三角矩阵     with sns.axes_style("white"):        sns.heatmap(DataFrame,                    cmap="YlGnBu",                    annot=True,                    mask=mask,                    )    plt.show() data_wine_gra = GRA(df)ShowGRAHeatMap(data_wine_gra)

3.效果展示

python热力图怎么实现

二、皮尔斯系数相关(热力图)

1.数学知识

利用热力图可以看数据表里多个特征两两的相似度。

相似度由皮尔逊相关系数度量。

两个变量之间的皮尔逊相关系数定义为两个变量之间的协方差和标准差的商:

python热力图怎么实现

2.代码展示

import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns # ====热力图from matplotlib.ticker import FormatStrFormatterencoding="utf-8"data = pd.read_csv("tu.csv", encoding="utf-8")     #读取数据data.drop_duplicates()data.columns = [i for i in range(data.shape[1])] # 计算两两属性之间的皮尔森相关系数corrmat = data.corr()f, ax = plt.subplots(figsize=(12, 9)) # 返回按“列”降序排列的前n行k = 30cols = corrmat.nlargest(k, data.columns[0]).index # 返回皮尔逊积矩相关系数cm = np.corrcoef(data[cols].values.T)sns.set(font_scale=1.25)hm = sns.heatmap(cm,                 cbar=True,                 annot=True,                 square=True,                 fmt=".3f",                 vmin=0,             #刻度阈值                 vmax=1,                 linewidths=.5,                 cmap="RdPu",        #刻度颜色                 annot_kws={"size": 10},                 xticklabels=True,                 yticklabels=True)             #seaborn.heatmap相关属性# 解决中文显示问题plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False# plt.ylabel(fontsize=15,)# plt.xlabel(fontsize=15)plt.title("主要变量之间的相关性强弱", fontsize=20)plt.show()

3.seaborn.heatmap属性介绍

1)Seaborn是基于matplotlib的Python可视化库

seaborn.heatmap()热力图,用于展示一组变量的相关系数矩阵,列联表的数据分布,通过热力图我们可以直观地看到所给数值大小的差异状况。

seaborn.heatmap(data, vmin=None, vmax=None, cmap=None, center=None, robust=False, annot=None, fmt='.2g', annot_kws=None, linewidths=0, linecolor='white', cbar=True, cbar_kws=None, cbar_ax=None, square=False, xticklabels='auto', yticklabels='auto', mask=None, ax=None, **kwargs)

2)参数输出(均为默认值)

sns.heatmap(      data,      vmin=None,      vmax=None,      cmap=None,      center=None,      robust=False,      annot=None,      fmt='.2g',      annot_kws=None,      linewidths=0,      linecolor=‘white',      cbar=True,      cbar_kws=None,      cbar_ax=None,      square=False,      xticklabels=‘auto',      yticklabels=‘auto',      mask=None,      ax=None,)

3)具体介绍

(1)热力图输入数据参数

data:矩阵数据集,可以是numpy的数组(array),也可以是pandas的DataFrame。如果是DataFrame,则df的index/column信息会分别对应到heatmap的columns和rows,即df.index是热力图的行标,df.columns是热力图的列标

(2)热力图矩阵块颜色参数

vmax,vmin:分别是热力图的颜色取值最大和最小范围,默认是根据data数据表里的取值确定
cmap:从数字到色彩空间的映射,取值是matplotlib包里的colormap名称或颜色对象,或者表示颜色的列表;改参数默认值:根据center参数设定
center:数据表取值有差异时,设置热力图的色彩中心对齐值;通过设置center值,可以调整生成的图像颜色的整体深浅;设置center数据时,如果有数据溢出,则手动设置的vmax、vmin会自动改变
robust:默认取值False;如果是False,且没设定vmin和vmax的值,热力图的颜色映射范围根据具有鲁棒性的分位数设定,而不是用极值设定

(3)热力图矩阵块注释参数

annot(annotate的缩写):默认取值False;如果是True,在热力图每个方格写入数据;如果是矩阵,在热力图每个方格写入该矩阵对应位置数据
fmt:字符串格式代码,矩阵上标识数字的数据格式,比如保留小数点后几位数字
annot_kws:默认取值False;如果是True,设置热力图矩阵上数字的大小颜色字体,matplotlib包text类下的字体设置;

(4)热力图矩阵块之间间隔及间隔线参数

linewidths:定义热力图里“表示两两特征关系的矩阵小块”之间的间隔大小
linecolor:切分热力图上每个矩阵小块的线的颜色,默认值是’white’

(5)热力图颜色刻度条参数

cbar:是否在热力图侧边绘制颜色刻度条,默认值是True
cbar_kws:热力图侧边绘制颜色刻度条时,相关字体设置,默认值是None
cbar_ax:热力图侧边绘制颜色刻度条时,刻度条位置设置,默认值是None

(6)square:设置热力图矩阵小块形状,默认值是False

xticklabels, yticklabels:xticklabels控制每列标签名的输出;yticklabels控制每行标签名的输出。默认值是auto。如果是True,则以DataFrame的列名作为标签名。如果是False,则不添加行标签名。如果是列表,则标签名改为列表中给的内容。如果是整数K,则在图上每隔K个标签进行一次标注。 如果是auto,则自动选择标签的标注间距,将标签名不重叠的部分(或全部)输出
mask:控制某个矩阵块是否显示出来。默认值是None。如果是布尔型的DataFrame,则将DataFrame里True的位置用白色覆盖掉
ax:设置作图的坐标轴,一般画多个子图时需要修改不同的子图的该值
**kwargs:所有其他关键字参数都传递给 ax.pcolormesh。

4效果展示

python热力图怎么实现

读到这里,这篇“python热力图怎么实现”文章已经介绍完毕,想要掌握这篇文章的知识点还需要大家自己动手实践使用过才能领会,如果想了解更多相关内容的文章,欢迎关注编程网行业资讯频道。

阅读原文内容投诉

免责声明:

① 本站未注明“稿件来源”的信息均来自网络整理。其文字、图片和音视频稿件的所属权归原作者所有。本站收集整理出于非商业性的教育和科研之目的,并不意味着本站赞同其观点或证实其内容的真实性。仅作为临时的测试数据,供内部测试之用。本站并未授权任何人以任何方式主动获取本站任何信息。

② 本站未注明“稿件来源”的临时测试数据将在测试完成后最终做删除处理。有问题或投稿请发送至: 邮箱/279061341@qq.com QQ/279061341

软考中级精品资料免费领

  • 历年真题答案解析
  • 备考技巧名师总结
  • 高频考点精准押题
  • 2024年上半年信息系统项目管理师第二批次真题及答案解析(完整版)

    难度     813人已做
    查看
  • 【考后总结】2024年5月26日信息系统项目管理师第2批次考情分析

    难度     354人已做
    查看
  • 【考后总结】2024年5月25日信息系统项目管理师第1批次考情分析

    难度     318人已做
    查看
  • 2024年上半年软考高项第一、二批次真题考点汇总(完整版)

    难度     435人已做
    查看
  • 2024年上半年系统架构设计师考试综合知识真题

    难度     224人已做
    查看

相关文章

发现更多好内容

猜你喜欢

AI推送时光机
位置:首页-资讯-后端开发
咦!没有更多了?去看看其它编程学习网 内容吧
首页课程
资料下载
问答资讯