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绘制相关系数热力图

2023-09-05 07:17

关注

python绘制相关系数热力图


请添加图片描述
本文讲述如何利用python绘制如上的相关系数热力图

数据是31个省市有关教育的12个指标,如下所示。在文章最后自取:

在这里插入图片描述
需要安装如下库:

pip install pandaspip install matplotlibpip install seaborn

我感觉在下面这个python package安装比较好
在这里插入图片描述

首先导入相关库

import pandas as pdimport seaborn as snsimport matplotlib.pyplot as plt

读取数据

data = pd.read_csv('D:\P\数据分析\相关系数热力图\教育指标.csv')df = pd.DataFrame(data)# print(data)

计算出相关系数并输出这里选择的是皮尔逊相关系数,当然你也可以选择其他相关系数有关其他相关系数可以参考这篇文章

cor = data.corr(method='pearson')print(cor)  # 输出相关系数

因为我这里有中文所以需要进行下面的设置。我这里设置为黑体,当然你也可以选择其他字体

rc = {'font.sans-serif': 'SimHei',      'axes.unicode_minus': False}sns.set(font_scale=0.7,rc=rc)  # 设置字体大小

好了,开始绘图啦:

sns.heatmap(cor,            annot=True,  # 显示相关系数的数据            center=0.5,  # 居中            fmt='.2f',  # 只显示两位小数            linewidth=0.5,  # 设置每个单元格的距离            linecolor='blue',  # 设置间距线的颜色            vmin=0, vmax=1,  # 设置数值最小值和最大值            xticklabels=True, yticklabels=True,  # 显示x轴和y轴            square=True,  # 每个方格都是正方形            cbar=True,  # 绘制颜色条            cmap='coolwarm_r',  # 设置热力图颜色            )plt.savefig("我是废强热力图.png",dpi=600)#保存图片,分辨率为600plt.ion() #显示图片

在这里插入图片描述

由于这里的配色是在是有太多太多,所以不打算一个个手动更换,因此我们可以使用循环语句

cmap='coolwarm_r'#在这里更换颜色

colors=“Accent, Accent_r, Blues, Blues_r, BrBG, BrBG_r, BuGn, BuGn_r, BuPu, BuPu_r, CMRmap, CMRmap_r, Dark2, Dark2_r, GnBu, GnBu_r, Greens, Greens_r, Greys, Greys_r, OrRd, OrRd_r, Oranges, Oranges_r, PRGn, PRGn_r, Paired, Paired_r, Pastel1, Pastel1_r, Pastel2, Pastel2_r, PiYG, PiYG_r, PuBu, PuBuGn, PuBuGn_r, PuBu_r, PuOr, PuOr_r, PuRd, PuRd_r, Purples, Purples_r, RdBu, RdBu_r, RdGy, RdGy_r, RdPu, RdPu_r,RdYlBu, RdYlBu_r, RdYlGn, RdYlGn_r, Reds, Reds_r, Set1, Set1_r, Set2, Set2_r, Set3, Set3_r, Spectral, Spectral_r, Wistia, Wistia_r, YlGn, YlGnBu, YlGnBu_r, YlGn_r, YlOrBr, YlOrBr_r, YlOrRd, YlOrRd_r, afmhot, afmhot_r, autumn, autumn_r, binary, binary_r, bone, bone_r, brg, brg_r, bwr, bwr_r, cividis, cividis_r, cool, cool_r, coolwarm, coolwarm_r, copper, copper_r, cubehelix, cubehelix_r, flag, flag_r, gist_earth, gist_earth_r, gist_gray, gist_gray_r, gist_heat, gist_heat_r, gist_ncar, gist_ncar_r, gist_rainbow, gist_rainbow_r, gist_stern, gist_stern_r,gist_yarg, gist_yarg_r, gnuplot, gnuplot2, gnuplot2_r, gnuplot_r, gray, gray_r, hot, hot_r,hsv, hsv_r, icefire,icefire_r, inferno,inferno_r, jet, jet_r, magma, magma_r, mako, mako_r, nipy_spectral, nipy_spectral_r, ocean, ocean_r, pink, pink_r, plasma, plasma_r, prism, prism_r, rainbow, rainbow_r, rocket, rocket_r, seismic, seismic_r, spring, spring_r, summer, summer_r, tab10, tab10_r, tab20, tab20_r, tab20b, tab20b_r, tab20c, tab20c_r, terrain, terrain_r, twilight, twilight_r, twilight_shifted, twilight_shifted_r, viridis, viridis_r, vlag, vlag_r, winter, winter_r”

代码循环画图

import pandas as pdimport seaborn as snsimport matplotlib.pyplot as pltdata = pd.read_csv('D:\P\数据分析\相关系数热力图\教育指标.csv')df = pd.DataFrame(data)# print(data)################################一行一行读取数据# for i in range(len(data)):#     document=df[i:i+1]#     print(document,'\n')################################# 首先计算出相关系数cor = data.corr(method='pearson')print(cor)  # 输出相关系数rc = {'font.sans-serif': 'SimHei',      'axes.unicode_minus': False}sns.set(font_scale=0.7,rc=rc)  # 设置字体大小#设置热力图颜色配色colors="Accent, Accent_r, Blues, Blues_r, BrBG, BrBG_r, BuGn, BuGn_r, BuPu, BuPu_r, CMRmap, CMRmap_r, Dark2, Dark2_r, GnBu, GnBu_r, Greens, Greens_r, Greys, Greys_r, OrRd, OrRd_r, Oranges, Oranges_r, PRGn, PRGn_r, Paired, Paired_r, Pastel1, Pastel1_r, Pastel2, Pastel2_r, PiYG, PiYG_r, PuBu, PuBuGn, PuBuGn_r, PuBu_r, PuOr, PuOr_r, PuRd, PuRd_r, Purples, Purples_r, RdBu, RdBu_r, RdGy, RdGy_r, RdPu, RdPu_r,RdYlBu, RdYlBu_r, RdYlGn, RdYlGn_r, Reds, Reds_r, Set1, Set1_r, Set2, Set2_r, Set3, Set3_r, Spectral, Spectral_r, Wistia, Wistia_r, YlGn, YlGnBu, YlGnBu_r, YlGn_r, YlOrBr, YlOrBr_r, YlOrRd, YlOrRd_r, afmhot, afmhot_r, autumn, autumn_r, binary, binary_r, bone, bone_r, brg, brg_r, bwr, bwr_r, cividis, cividis_r, cool, cool_r, coolwarm, coolwarm_r, copper, copper_r, cubehelix, cubehelix_r, flag, flag_r, gist_earth, gist_earth_r, gist_gray, gist_gray_r, gist_heat, gist_heat_r, gist_ncar, gist_ncar_r, gist_rainbow, gist_rainbow_r, gist_stern, gist_stern_r,gist_yarg, gist_yarg_r, gnuplot, gnuplot2, gnuplot2_r, gnuplot_r, gray, gray_r, hot, hot_r,hsv, hsv_r, icefire,icefire_r, inferno,inferno_r, jet, jet_r, magma, magma_r, mako, mako_r, nipy_spectral, nipy_spectral_r, ocean, ocean_r, pink, pink_r, plasma, plasma_r, prism, prism_r, rainbow, rainbow_r, rocket, rocket_r, seismic, seismic_r, spring, spring_r, summer, summer_r, tab10, tab10_r, tab20, tab20_r, tab20b, tab20b_r, tab20c, tab20c_r, terrain, terrain_r, twilight, twilight_r, twilight_shifted, twilight_shifted_r, viridis, viridis_r, vlag, vlag_r, winter, winter_r"color=colors.split(',')for i in color:    i=i.strip()    print(i)    sns.heatmap(cor,                annot=True,  # 显示相关系数的数据                center=0.5,  # 居中                fmt='.2f',  # 只显示两位小数                linewidth=0.5,  # 设置每个单元格的距离                linecolor='blue',  # 设置间距线的颜色                vmin=0, vmax=1,  # 设置数值最小值和最大值                xticklabels=True, yticklabels=True,  # 显示x轴和y轴                square=True,  # 每个方格都是正方形                cbar=True,  # 绘制颜色条                cmap=f'{i}',  # 设置热力图颜色                )    plt.savefig('图片\\'+f"我是废强热力图颜色{i}.png", dpi=600)  # 保存图片,分辨率为600    plt.ion()  # 显示图片,这个可以方便后面自动关闭    plt.pause(0.5)    plt.close()#关闭图片
import pandas as pdimport seaborn as snsimport matplotlib.pyplot as pltdata = pd.read_csv('D:\P\数据分析\相关系数热力图\教育指标.csv')df = pd.DataFrame(data)# print(data)################################一行一行读取数据# for i in range(len(data)):#     document=df[i:i+1]#     print(document,'\n')################################# 首先计算出相关系数cor = data.corr(method='pearson')print(cor)  # 输出相关系数rc = {'font.sans-serif': 'SimHei',      'axes.unicode_minus': False}sns.set(font_scale=0.7, rc=rc)  # 设置字体大小sns.heatmap(cor,            annot=True,  # 显示相关系数的数据            center=0.5,  # 居中            fmt='.2f',  # 只显示两位小数            linewidth=0.5,  # 设置每个单元格的距离            linecolor='blue',  # 设置间距线的颜色            vmin=0, vmax=1,  # 设置数值最小值和最大值            xticklabels=True, yticklabels=True,  # 显示x轴和y轴            square=True,  # 每个方格都是正方形            cbar=True,  # 绘制颜色条            cmap='coolwarm_r',  # 设置热力图颜色            )plt.savefig("我是废强热力图.png", dpi=600)  # 保存图片,分辨率为600plt.ion()  # 显示图片plt.close('all')  # 关闭图片# 设置热力图颜色配色colors = "Accent, Accent_r, Blues, Blues_r, BrBG, BrBG_r, BuGn, BuGn_r, BuPu, BuPu_r, CMRmap, CMRmap_r, Dark2, Dark2_r, GnBu, GnBu_r, Greens, Greens_r, Greys, Greys_r, OrRd, OrRd_r, Oranges, Oranges_r, PRGn, PRGn_r, Paired, Paired_r, Pastel1, Pastel1_r, Pastel2, Pastel2_r, PiYG, PiYG_r, PuBu, PuBuGn, PuBuGn_r, PuBu_r, PuOr, PuOr_r, PuRd, PuRd_r, Purples, Purples_r, RdBu, RdBu_r, RdGy, RdGy_r, RdPu, RdPu_r,RdYlBu, RdYlBu_r, RdYlGn, RdYlGn_r, Reds, Reds_r, Set1, Set1_r, Set2, Set2_r, Set3, Set3_r, Spectral, Spectral_r, Wistia, Wistia_r, YlGn, YlGnBu, YlGnBu_r, YlGn_r, YlOrBr, YlOrBr_r, YlOrRd, YlOrRd_r, afmhot, afmhot_r, autumn, autumn_r, binary, binary_r, bone, bone_r, brg, brg_r, bwr, bwr_r, cividis, cividis_r, cool, cool_r, coolwarm, coolwarm_r, copper, copper_r, cubehelix, cubehelix_r, flag, flag_r, gist_earth, gist_earth_r, gist_gray, gist_gray_r, gist_heat, gist_heat_r, gist_ncar, gist_ncar_r, gist_rainbow, gist_rainbow_r, gist_stern, gist_stern_r,gist_yarg, gist_yarg_r, gnuplot, gnuplot2, gnuplot2_r, gnuplot_r, gray, gray_r, hot, hot_r,hsv, hsv_r, icefire,icefire_r, inferno,inferno_r, jet, jet_r, magma, magma_r, mako, mako_r, nipy_spectral, nipy_spectral_r, ocean, ocean_r, pink, pink_r, plasma, plasma_r, prism, prism_r, rainbow, rainbow_r, rocket, rocket_r, seismic, seismic_r, spring, spring_r, summer, summer_r, tab10, tab10_r, tab20, tab20_r, tab20b, tab20b_r, tab20c, tab20c_r, terrain, terrain_r, twilight, twilight_r, twilight_shifted, twilight_shifted_r, viridis, viridis_r, vlag, vlag_r, winter, winter_r"color = colors.split(',')for i in color:    i = i.strip()    print(i)    sns.heatmap(cor,                annot=True,  # 显示相关系数的数据                center=0.5,  # 居中                fmt='.2f',  # 只显示两位小数                linewidth=0.5,  # 设置每个单元格的距离                linecolor='blue',  # 设置间距线的颜色                vmin=0, vmax=1,  # 设置数值最小值和最大值                xticklabels=True, yticklabels=True,  # 显示x轴和y轴                square=True,  # 每个方格都是正方形                cbar=True,  # 绘制颜色条                cmap=f'{i}',  # 设置热力图颜色                )    plt.savefig('图片\\' + f"我是废强热力图颜色{i}.png", dpi=600)  # 保存图片,分辨率为600    plt.ion()  # 显示图片,这个可以方便后面自动关闭    plt.pause(0.5)    plt.close()  # 关闭图片

最后:数据链接:,直接点击链接,或复制网址,有提取码
【超级会员V5】通过百度网盘分享的文件:教育指标.csv
链接:https://pan.baidu.com/s/1DGhUxWgk_o6_-_LmPOL9Hg?pwd=kb43
提取码:kb43
复制这段内容打开「百度网盘APP 即可获取」
参考链接

https://mp.weixin.qq.com/s/shQOmqR0JXkp_pGCfLuCPA

来源地址:https://blog.csdn.net/qq_54423921/article/details/126921899

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