Mappa di calore del mare

“Seaborn è una biblioteca di analisi visiva a base di matplotlib. Ha un framework di alto livello per la definizione di grafici analitici visivamente accattivanti. Matplotlib è il fondamento di Seaborn. Il modulo Seaborn ci consente di creare mappe di calore dettagliate e gli elementi visivi verranno ulteriormente regolati con le funzioni di matplotlib prima di essere visualizzati per qualsiasi moduli Matplotlib per fornire grafica di qualità.

Seaborn offre un'interfaccia migliore di Matplotlib, consentendo agli utenti di semplificare molte delle modifiche e alcune operazioni che altrimenti sarebbero necessarie per creare grafici Matplotlib come reattivo. Funziona anche bene con i tipi di dati Pandas, rendendo semplice la pre-elaborazione dei dati e la visualizzazione. Contiene anche diversi grafici con parametri utili e un layout attraente.

Una mappa di calore è una rappresentazione visiva 2D di informazioni che utilizza i colori per illustrare i valori unici in una matrice. È una tecnica grafica perfetta per analizzare entità diverse. È semplice da realizzare e personalizzare, oltre a comprendere. Le mappe di calore verranno utilizzate per identificare la correlazione tra le caratteristiche di un algoritmo di apprendimento profondo perché forniscono un modo semplice per valutare il legame tra diverse entità.

Potrebbe aiutare la selezione variabile rimuovendo elementi intimamente connessi. Discuterò di diversi metodi che vengono utilizzati per disegnare una mappa di calore di Seaborn in Python con diverse illustrazioni."

Utilizza il metodo RandInT ()

Qui useremo la funzione Randint () per creare una matrice bidimensionale. La libreria Numpy contiene questa funzione.

Importa Numpy come NP
Importa Seaborn come SN
Importa matplotlib.Pyplot come Plt
data = np.casuale.Randint (basso = 1,
alto = 200,
dimensione = (20, 20))
hm = sn.HeatMap (Data = Data)
Plt.spettacolo()

All'inizio del codice, abbiamo importato tre librerie richieste Numpy come NP, Seaborn come SN e Matplotlib.Pyplot come Plt. Ora vogliamo creare una matrice bidimensionale. Questa matrice contiene alcuni valori casuali. Per la creazione della matrice, abbiamo utilizzato il metodo Randint () della libreria Numpy. Questa funzione contiene tre parametri diversi. Questi parametri includono il valore più piccolo, il valore più grande e le dimensioni della matrice.

Quindi abbiamo applicato il metodo HeatMap () per graficamente la mappa di calore. Alla fine, abbiamo dovuto visualizzare la trama, quindi abbiamo utilizzato il metodo Show ().
Dopo aver eseguito il codice sopra, otteniamo la trama precedente.

Ancorare l'ombra della mappa

Solo le celle con valori entro 40 e 80 sarebbero presentate se i valori minimi e massimi delle celle fossero regolati rispettivamente a 40 e 80.

Importa Numpy come NP
Importa Seaborn come SN
Importa matplotlib.Pyplot come Plt
data = np.casuale.Randint (basso = 2,
alto = 200,
dimensione = (20, 20))
vmin = 40
vmax = 80
hm = sn.HeatMap (Data = Data,
vmin = vmin,
vmax = vMax)
Plt.spettacolo()

Il primo passo è integrare i file di intestazione. Il file di intestazione Numpy è integrato come NP, Seaborn sarà integrato come SN e il terzo file di intestazione Matplotlib sarà integrato come PLT. Nel prossimo passaggio, genereremo una matrice bidimensionale. Abbiamo memorizzato numeri diversi nella matrice. La matrice contiene valori da 2 a 200. La funzione randint () viene utilizzata per creare una matrice. Questa funzione appartiene alla biblioteca numpy.

Abbiamo fornito un valore inferiore, un valore più alto e la dimensione della matrice bidimensionale come parametri della funzione Randint (). Ora dobbiamo specificare il valore minimo e il valore massimo delle celle del grafico. Per disegnare la mappa di calore, abbiamo usato la funzione di calore () della biblioteca Seaborn. Questa funzione contiene i valori minimi e massimi delle celle come argomento. Il metodo show () viene applicato per rappresentare il grafico.

Regolare il colore della mappa e centrarla

L'argomento "cmap" verrebbe analizzato in questo caso. Molti colormap sono disponibili in matplotlib. Qui specificheremo il valore "tab10" all'argomento "cmap". Abbiamo anche impostato l'argomento "centrale" a zero per centrali sulla cmap.

Importa Numpy come NP
Importa Seaborn come SN
Importa matplotlib.Pyplot come Plt
data = np.casuale.Randint (basso = 2,
alto = 200,
dimensione = (20, 20))
cmap = "tab10"
Centro = 1
hm = sn.HeatMap (Data = Data,
cmap = cmap,
Centro = Centro)
Plt.spettacolo()

Abbiamo introdotto tre biblioteche essenziali all'inizio del codice: Numpy come NP, Seaborn come SN e Matplotlib.Pyplot come Plt. Adesso faremo una matrice bidimensionale. Ci sono alcuni valori casuali in questa matrice. Abbiamo usato il metodo Randint () della biblioteca Numpy per creare la matrice. Ci sono tre argomenti in questa funzione. Il valore più piccolo, il valore maggiore e la dimensione della matrice sono tra questi parametri.

Nel passaggio successivo, abbiamo specificato il colore della mappa utilizzando la variabile "cmap". Abbiamo impostato il suo valore come "Tab10". Abbiamo anche fornito l'attributo "centrale" e impostato il valore 0. La mappa termica è stata quindi graficata usando la funzione di calore (). Gli argomenti di questa funzione includono il colore della mappa e il centro del grafico. Infine, dobbiamo mostrare la trama; Pertanto, abbiamo usato il metodo show ().

Creazione di una linea di separazione unica

Gli argomenti di "Linewidths" e "LineColor" possono essere usati per regolare lo spessore e l'ombra dei bordi delle cellule.

Importa Numpy come NP
Importa Seaborn come SN
Importa matplotlib.Pyplot come Plt
data = np.casuale.Randint (basso = 2,
alto = 200,
dimensione = (20, 20))
Linea di linea = 3
linecolor = "blu"
hm = sn.HeatMap (Data = Data,
linee di linea = linee di linea,
LINECOLOR = LINECOLOR)
Plt.spettacolo()

I file di intestazione devono essere integrati per primi. Il file di intestazione numpy sarà incorporato come NP, Seaborn sarà incorporato come SN e Matplotlib sarà incluso come PLT. Numeri diversi sono stati mantenuti nella matrice. Le voci nella matrice vanno da 2 a 200. Una matrice viene creata utilizzando il metodo Randint (). La libreria numpy contiene questo metodo. Gli argomenti della funzione randint () sono il valore più piccolo, il valore più alto e la dimensione della matrice bidimensionale.

Ora specificheremo la larghezza della linea del bordo e il colore del bordo per le celle del grafico. Il valore della larghezza di linea e del linecolor sarebbe rispettivamente "2" e "rosso". Abbiamo utilizzato il metodo del pacchetto di calore () di Seaborn per disegnare la mappa di calore. La larghezza di linea e il linecolor delle celle sono somministrate come parametri a questa funzione. Per illustrare il grafico, verrà utilizzata la funzione show ().

Conclusione

Abbiamo parlato di diverse tecniche per la creazione della mappa di calore di Seaborn. Una mappa di calore è una rappresentazione visiva di tutti i dati che impiegano tonalità per visualizzare il contenuto della matrice. Il metodo HeatMap () verrà utilizzato per creare mappe di calore in Seaborn. Abbiamo inoltre coperto come cambiare il colore della mappa, come separare i confini delle celle del grafico e come ancorare l'ombra della mappa.