数据可视化是数据科学或机器学习项目中十分重要的一环。通常,你需要在项目初期进行探索性的数据分析(EDA),从而对数据有一定的了解,而且创建可视化确实可以使分析的任务更清晰、更容易理解,特别是对于大规模的高维数据集。在项目接近尾声时,以一种清晰、简洁而引人注目的方式展示最终结果也是非常重要的,让你的受众(通常是非技术人员的客户)能够理解。
热力图(Heat
Map)是数据的一种矩阵表示方法,其中每个矩阵元素的值通过一种颜色表示。不同的颜色代表不同的值,通过矩阵的索引将需要被对比的两项或两个特征关联在一起。
热力图非常适合于展示多个特征变量之间的关系,因为你可以直接通过颜色知道该位置上的矩阵元素的大小。通过查看热力图中的其他点,你还可以看到每种关系与数据集中的其它关系之间的比较。颜色是如此直观,因此它为我们提供了一种非常简单的数据解释方式。
现在让我们来看看实现代码。与「matplotlib」相比,「seaborn」可以被用于绘制更加高级的图形,它通常需要更多的组件,例如多种颜色、图形或变量。「matplotlib」可以被用于显示图形,「NumPy」可被用于生成数据,「pandas」可以被用于处理数据!绘图只是「seaborn」的一个简单的功能。
# Importing libs
import seaborn as sns
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# Create a random dataset
data = pd.DataFrame(np.random.random((10,6)), columns=["Iron Man","Captain
America","Black Widow","Thor","Hulk", "Hawkeye"])
print(data)
# Plot the heatmap
heatmap_plot = sns.heatmap(data, center=0, cmap='gist_ncar')
plt.show()
以上就是使用热力图实现Python数据可视化的方法,达内每年输送10万+人才,来帮助80万学员高薪就业;协助16万家企业解决人才需求。拥有完善的就业保障体系,116万家招聘雇主合作企业。每天产生数千个招聘岗位,提供更多就业机会给到达内学员。找Python培训,选达内就对了!
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