Python可視化 | Seaborn5分鐘入門(六)——heatmap熱力圖

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Seaborn是基於matplotlib的Python可視化庫。它提供了一個高級界面來繪製有吸引力的統計圖形。Seaborn實際上是在matplotlib的基礎上進行了更高級的API封裝，從而使得做圖更加容易，不須要通過大量的調整就能使你的圖變得精緻。

注：全部代碼均在IPython notebook中實現

heatmap 熱力圖

熱力圖在實際中經常使用於展現一組變量的相關係數矩陣，在展現列聯表的數據分佈上也有較大的用途，經過熱力圖咱們能夠很是直觀地感覺到數值大小的差別情況。heatmap的API以下所示：

下面將演示這些主要參數的用法，第一件事仍是先導入相關的packages。

import seaborn as sns
%matplotlib inline
sns.set(font_scale=1.5)

本次演示採用的數據集是Seaborn中內置的flights航班數據集：

#導入數據集後按年月兩個維度進行數據透視
data=sns.load_dataset("flights")\
        .pivot("month","year","passengers") 
data.head() 

如上圖所示，dataframe中的數據表明了1949年-1960年每月的航班乘客數量，接下來熱力圖就隆重登場啦！

sns.set_context({"figure.figsize":(8,8)})
sns.heatmap(data=data,square=True) 
#能夠看到熱力圖主要展現的是二維數據的數據關係
#不一樣大小的值對應不一樣的顏色深淺

熱力圖的右側是顏色帶，上面表明了數值到顏色的映射，數值由小到大對應色彩由暗到亮。從上面的heatmap中咱們能夠獲得兩層信息，一是隨着時間的推移，飛機的乘客數量是在逐步增多的，二是航班的乘坐旺季在七月和八月份。下面就具體的參數進行演示。

vmax：設置顏色帶的最大值
vmin：設置顏色帶的最小值

sns.heatmap(data=data,vmin=200,vmax=500)

能夠看到右側的顏色帶最大最小值變了，而heatmap中顏色映射關係也會隨之調整，將本圖和上面的圖進行對比便一目瞭然。

cmap：設置顏色帶的色系

sns.heatmap(data=data,cmap="RdBu_r")

好像變好看了?

center：設置顏色帶的分界線

sns.heatmap(data=data,cmap="RdBu_r",center=300)

  

細心的朋友能夠察覺到顏色帶上色彩兩級的分界線變成了300

annot：是否顯示數值註釋

sns.heatmap(data=data,annot=True,cmap="RdBu_r")

怎麼回事？亂碼了嗎？其實數值註釋默認顯示的是科學記數法的數值，咱們得把數值進行格式化，這就用到了下面的參數。

fmt：format的縮寫，設置數值的格式化形式

sns.heatmap(data=data,annot=True,fmt="d",cmap="RdBu_r")
#foramt爲int類型

linewidths：控制每一個小方格之間的間距

sns.heatmap(data=data,annot=True,fmt="d",linewidths=0.3,cmap="RdBu_r") 
#能夠看到每一個小方格之產生了間隙

linecolor：控制分割線的顏色

sns.heatmap(data=data,annot=True,fmt="d",linewidths=0.3,linecolor="grey",cmap="RdBu_r")
#原來的白色間隙變成了灰色間隙

cbar_kws：關於顏色帶的設置

sns.heatmap(data=data,annot=True,fmt="d",cmap="RdBu_r",
                      cbar_kws={"orientation":"horizontal"}) 
#橫向顯示顏色幫

mask：傳入布爾型矩陣，若爲矩陣內爲True，則熱力圖相應的位置的數據將會被屏蔽掉（經常使用在繪製相關係數矩陣圖）

import numpy as np 
#隨機生成一個200行10列的數據集 
data_new = np.random.randn(200,10) 
#求出這個數據集的相關係數矩陣 corr = np.corrcoef(data_new,rowvar=False) 
#以corr的形狀生成一個全爲0的矩陣 
mask = np.zeros_like(corr)
#將mask的對角線及以上設置爲True
#這部分就是對應要被遮掉的部分mask[np.triu_indices_from(mask)] = True
with sns.axes_style("white"):
    sns.heatmap(corr, mask=mask, vmax=0.3, annot=True,cmap="RdBu_r")

若是你們對上面的代碼流程不大瞭解，能夠把mask打印出來看看

參照mask和上面繪製的圖，應該就很容易理解了，mask中爲1的部分，就是要被蓋掉的部分。演示到此爲止，想更深刻的學習能夠自行查閱官方文檔！

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