如何在python中使用heatmap繪制熱力圖-創(chuàng)新互聯(lián)

如何在python中使用heatmap繪制熱力圖？很多新手對此不是很清楚，為了幫助大家解決這個難題，下面小編將為大家詳細(xì)講解，有這方面需求的人可以來學(xué)習(xí)下，希望你能有所收獲。

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python的五大特點：1.簡單易學(xué)，開發(fā)程序時，專注的是解決問題,而不是搞明白語言本身。2.面向?qū)ο?，與其他主要的語言如C++和Java相比, Python以一種非常強大又簡單的方式實現(xiàn)面向?qū)ο缶幊獭?.可移植性，Python程序無需修改就可以在各種平臺上運行。4.解釋性，Python語言寫的程序不需要編譯成二進(jìn)制代碼,可以直接從源代碼運行程序。5.開源，Python是 FLOSS(自由/開放源碼軟件)之一。

python的熱力圖是用皮爾遜相關(guān)系數(shù)來查看兩者之間的關(guān)聯(lián)性。

#encoding:utf-8
import numpy as np
import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib import cm
from matplotlib import axes
import pylab
pylab.mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']#防止中文亂碼
pylab.mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False#防止中文亂碼
def draw_heatmap(data,xlabels,ylabels):
 cmap = cm.Blues
 figure=plt.figure(facecolor='w')
 ax=figure.add_subplot(2,1,1,position=[0.1,0.15,0.8,0.8])
 ax.set_yticks(range(len(ylabels)))
 ax.set_yticklabels(ylabels)
 ax.set_xticks(range(len(xlabels)))
 ax.set_xticklabels(xlabels)
 vmax=data[0][0]
 vmin=data[0][0]
 for i in data:
  for j in i:
   if j>vmax:
    vmax=j
   if j<vmin:
    vmin=j
 map=ax.imshow(data,interpolation='nearest',cmap=cmap,aspect='auto',vmin=vmin,vmax=vmax)
 cb = plt.colorbar(mappable=map,cax=None,ax=None,shrink=0.5)
 plt.xticks(rotation=90) # 將字體進(jìn)行旋轉(zhuǎn)
 plt.yticks(rotation=360)
 plt.show()
data = pd.read_csv('test.csv',encoding='gbk')
a = [[1063620,291288,213322,120233,972752,1896180,483012,1609664,413538,778350,420643,212472,2599510,1574470,254141],[258914,48064,31948,19534,142792,295841,69143,291524,78926,90238,79336,47938,454656,271486,35304],[517687,135483,68418,66670,301544,777798,307562,810314,234086,238859,145959,125258,1480672,764612,153237],[277377,38581,31145,17612,121162,254534,60746,253148,62054,93499,63346,36422,356036,212109,27758],[19030,2835,2174,1575,7325,18258,6837,23457,5340,5277,5120,4017,34122,21314,2961],[351720,107299,57186,55485,337368,563436,188368,563515,128047,178664,117886,72451,798121,444825,65599]]
 
 
xlabels= [u'3C電子',u'房產(chǎn)家居',u'服飾',u'健康保健',u'金融財經(jīng)',u'旅游',u'美容美體',u'汽車',u'求職&教育',u'奢侈品',u'體育健身',u'網(wǎng)游',u'休閑&愛好',u'影視娛樂',u'孕嬰育兒']
ylabels= ['iphoneX','mix2','oppor11','samsang','vivo','mate10']
draw_heatmap(a,xlabels,ylabels)

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