Python 热图（基本和复杂）答案

【问题标题】：Python Heatmaps (Basic and Complex)Python 热图（基本和复杂）
【发布时间】：2017-11-19 20:47:24
【问题描述】：

在 python (2.7) 中制作热图的最佳方法是什么？我找到了 heatmap.py 模块，我想知道人们是否对使用它有任何建议，或者是否有其他包做得很好。

我正在处理非常基本的数据，例如叠加在图像上的xy = np.random.rand(1000,2)。

虽然我还想尝试另一件事，那就是制作一个缩放到不同热图的热图。例如，我有

attempts = np.random.rand(5000,2)
successes = np.random.rand(500,2)

我想要一个相对于尝试密度的成功热图。这可能吗？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

Seaborn 是一个非常广泛使用的库，用于制作漂亮的绘图，并且有一个heatmap function。 Seaborn 在后台使用 matplotlib。

import numpy as np
import seaborn as sns

xy = np.random.rand(1000,2)
sns.heatmap(xy, yticklabels=100)

关于你的第二个问题，我不确定你的意思。但我的建议是创建一个“相对于尝试密度的成功 [缩放]”的 numpy 数组或 pandas 数据框，但是您的意思是，然后将该缩放后的数组或数据框传递给 sns.heatmap

【讨论】：

我有所有观察的 x, y 数据和第 1 类观察的 x, y 数据。我想做第 1 类观察的热图，将点的热量缩放到总人口的热度。将第一个图表视为每个国家/地区的男性，而第二个图表是每个国家/地区的人均男性。
我建议生成scaled_dataset 然后将其传递给sns.heatmap 是否有缺点？我认为这比尝试让热图函数为您动态缩放它更好的方法
我会试试的，我只是确保你在我做之前就明白我在尝试什么，以防万一有不同的方法来做到这一点。

【解决方案2】：

您可以获得的最基本的热图是图像图：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

xy = np.random.rand(100,2)
plt.imshow(xy, aspect="auto")
plt.colorbar()

plt.show()

请注意，使用比像素更多的点来显示热图可能没有太大意义。

当然也有不同的方法来绘制热图，你可以去matplotlib example gallery看看哪个情节最吸引你。

【讨论】：