python热力图实现简单方法
在我们想要对不同变量进行判断的时候，会分析其中的之间的联系。这种理念同样也被用在实例生活中，最常见到的是做一个地理的热力图。很多人对画热力图的方法不是很清楚，我们可以先装好相关的工具，了解一些使用参数，然后在实例中进行画热力图的实例体验，下面就来看看具体的方法吧。
1.导入相关的packages
importseabornassns %matplotlibinline sns.set(font_scale=1.5)
2.参数
vmax：设置颜色带的最大值
vmin：设置颜色带的最小值
cmap：设置颜色带的色系
center：设置颜色带的分界线
annot：是否显示数值注释
fmt：format的缩写，设置数值的格式化形式
linewidths：控制每个小方格之间的间距
linecolor：控制分割线的颜色
cbar_kws：关于颜色带的设置
mask：传入布尔型矩阵，若为矩阵内为True，则热力图相应的位置的数据将会被屏蔽掉（常用在绘制相关系数矩阵图）
3.实例
用Python生成heatmap比较简单，导入googlmap然后把经纬度plot在地图上就可以了。最后把heatmap生成为一个html文件，可以放大和缩小。
importgmplot#plotthelocationsongooglemap
importnumpyasnp#linearalgebra
importpandasaspd#dataprocessing,CSVfileI/O(e.g.pd.read_csv())
importmatplotlib.pyplotasplt#datavisualization
importseabornassns#datavisualization
df=pd.read_csv("data.csv")
df=pd.DataFrame(df)
df_td=pd.read_csv("datacopy.csv")
df_td=pd.DataFrame(df_td)
#printdf.dtypes
print(df.shape)
print(df_td.shape)
defplot_heat_map(data,number):
latitude_array=data['INTPTLAT'].values
latitude_list=latitude_array.tolist()
print(latitude_list[0])
Longitude_array=data['INTPTLONG'].values
longitude_list=Longitude_array.tolist()
print(longitude_list[0])
#Initializethemaptothefirstlocationinthelist
gmap=gmplot.GoogleMapPlotter(latitude_list[0],longitude_list[0],10)
#gmap.scatter(latitude_list,longitude_list,edge_width=10)
gmap.heatmap(latitude_list,longitude_list)
#WritethemapinanHTMLfile
#gmap.draw('Paths_map.html')
gmap.draw('{}_Paths_map.html'.format(number))
plot_heat_map(df,'4')
内容扩展：
实例扩展1
#-*-coding:utf-8-*- frompyheatmap.heatmapimportHeatMap importnumpyasnp N=10000 X=np.random.rand(N)*255#[0,255] Y=np.random.rand(N)*255 data=[] foriinrange(N): tmp=[int(X[i]),int(Y[i]),1] data.append(tmp) heat=HeatMap(data) heat.clickmap(save_as="1.png")#点击图 heat.heatmap(save_as="2.png")#热图
实例扩展2
importmatplotlib.pyplotasplt importmatplotlib.cmascm frommatplotlib.colorsimportLogNorm importnumpyasnp x,y=np.random.rand(10),np.random.rand(10) z=(np.random.rand(9000000)+np.linspace(0,1,9000000)).reshape(3000,3000) plt.imshow(z+10,extent=(np.amin(x),np.amax(x),np.amin(y),np.amax(y)), cmap=cm.hot,norm=LogNorm()) plt.colorbar() plt.show()
以上就是python热力图实现简单方法的详细内容，更多关于python热力图的原理实现的资料请关注毛票票其它相关文章！